RAPIDS open-source libraries integrate seamlessly with the world's most popular data science workflows to speed up machine learning.
Las bibliotecas de código abierto de RAPIDS se integran a la perfección con los flujos de trabajo más populares de la ciencia de datos para acelerar el aprendizaje de máquinas.
Download RAPIDS to experience acceleration of your machine learning and data science workflows.
AWS Machine Learning Competency Partners provide solutions that help organizations solve their data challenges, enable machine learning and data science workflows or offer SaaS based capabilities that enhance end applications with machine intelligence.
Los socios de AWS con competencia en aprendizaje automático proveen soluciones que ayudan a las organizaciones a resolver desafíos vinculados con datos, activan flujos de trabajo de ciencia de datos y aprendizaje automático u ofrecen capacidades basadas en SaaS que mejoran las aplicaciones finales con inteligencia artificial.
Perfect for developers and enthusiasts, TITAN RTX and RAPIDS provides a fast and simple start to exploring GPU-accelerated data science workflows on your PC.
TITAN RTX y RAPIDS ofrecen un inicio rápido y simple para explorar los flujos de trabajo de la ciencia de datos acelerados por GPU y son la solución perfecta para desarrolladores y aficionados.
Data Science workflows commonly contain "unknown unknowns".
Hence, developers can build complex Data Science workflows with different approaches depending on the requirements without the effort of combining several frameworks at the same time.
Consecuentemente, los desarrolladores pueden crear flujos complejos siguiendo diferentes patrones sin el esfuerzo de combinar varios modelos al mismo tiempo.
Data Science workflows have become a must to progress in many scientific areas such as life, health, and earth sciences.
Los flujos de trabajo de Data Science se han convertido en una necesidad para progresar en muchas áreas científicas como las ciencias de la vida, la salud y la tierra.
Data science workflows have traditionally been slow and cumbersome when it comes to loading, filtering and manipulating data, as well as machine learning training itself.
Tradicionalmente, los flujos de trabajo de ciencia de datos han sido lentos y difíciles de manejar a la hora de cargar, filtrar y manipular los datos, al igual que el propio entrenamiento del aprendizaje automático.
This thesis contributes to the adaptation of High-Performance frameworks to support the needs and challenges of Data Science workflows by extending COMPSs, a mature, general-purpose, task-based, distributed programming model.
Esta tesis contribuye a la adaptación de modelos de programación para la CAP para afrontar las necesidades y desafíos de los flujos de Data Science extendiendo COMPSs, un modelo de programación distribuida maduro, de propósito general, y basado en tareas.
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