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Extienda las aplicaciones de negocio con toda confianza mediante el análisis avanzado integrado

Entregue análisis con macrodatos, modelado predictivo y “machine learning” para integrarlos con sus aplicaciones críticas, usando los datos independientemente de donde residan: en la nube, en un entorno híbrido o en los servidores locales.

Características de Machine Learning Server

Analice sus datos dondequiera que estén

Analice sus datos localmente, en la nube o en un entorno híbrido, sin necesidad de trasladarlos.

Elija las herramientas que prefiera

Use la mejor herramienta y el mejor lenguaje para cada proceso de ciencia de datos, como RStudio, Herramientas de R para Visual Studio, SS*S o R Client.

Cree aplicaciones que cuenten con inteligencia artificial

Complete sus aplicaciones de análisis basadas en R con las destacadas innovaciones en “machine learning” e inteligencia artificial de Microsoft.

Escale el análisis en R a los macrodatos

Analice grandes conjuntos de datos en la memoria y escale las predicciones de servidores individuales a grandes clústeres cuando las necesidades de la empresa cambien.

Disfrute de una implementación mejorada y flexible

Reduzca el tiempo y los errores implementando directamente, sin convertir los modelos. Implemente cómodamente en una variedad de plataformas a escala con una seguridad sólida.

Innove más rápidamente para su empresa

Obtenga lo último en capacidades de escalación de Microsoft y capitalice en desarrollos de open source comunitarios, incluidos más de 9.000 paquetes de CRAN R.

Adáptese a las necesidades del futuro

Asegure su estabilidad con una solución de análisis con R que escale y se adapte a los cambios de tecnología y plataforma futuros.

Reciba un soporte técnico de confianza

Implemente con confianza sabiendo que cuenta con el soporte técnico de Microsoft durante las 24 horas, ya sea en entornos Hadoop, Spark, Linux, Windows, SQL Server o Teradata.

Mejore el rendimiento de los macrodatos

Cuando los almacenes de datos crecen, se puede implementar Machine Learning Server para lograr un rendimiento a escala, dondequiera que residan sus macrodatos, incluidas bases de datos como SQL Server 2016, clústeres de Hadoop, almacenamientos de datos e, incluso, almacenes de datos en la nube.

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