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Estendi in tutta sicurezza le app aziendali con funzionalità di Advanced Analytics integrate

Distribuisci funzionalità di analisi con Big Data, modellazione predittiva e Machine Learning da integrare con le tue applicazioni critiche, usando i dati ovunque si trovino, nel cloud, in ambienti ibridi o in locale.

Funzionalità di Machine Learning Server

Ottieni funzionalità di analisi per i dati

Analizza i dati in locale, nel cloud o in un ambiente ibrido senza doverli spostare.

Scegli gli strumenti che preferisci

Usa lo strumento e il linguaggio migliori per ogni processo di data science, tra cui RStudio, R Tools per Visual Studio, SS*S e R Client.

Crea app abilitate per l’intelligenza artificiale

Arricchisci le applicazioni di analisi basate su R con funzionalità innovative di Machine Learning e intelligenza artificiale Microsoft leader del settore.

Sfrutta la scalabilità dell’analisi R per i Big Data

Analizza set di dati di grandi dimensioni in-memory e ridimensiona le previsioni dai server singoli ai grandi cluster in base alle esigenze aziendali.

Prova un’esperienza di distribuzione migliorata e flessibile

Riduci i tempi e gli errori eseguendo direttamente la distribuzione senza conversione dei modelli. Esegui facilmente la distribuzione in diverse piattaforme con caratteristiche scalabili e sicurezza avanzata.

Innovazione più veloce per la tua azienda

Ottieni le più recenti funzionalità di scalabilità da Microsoft e sfrutta le innovazioni sviluppate in ambiente open source, tra cui oltre 9.000 pacchetti CRAN R.

Adeguati alle esigenze future

Garantisci la stabilità con una soluzione di analisi R scalabile e in grado di adattarsi alla tecnologia futura e ai cambiamenti delle piattaforme.

Ottieni un supporto di cui ti fidi

Esegui la distribuzione con la sicurezza di poter contare sul supporto Microsoft 24 ore su 24, 7 giorni su 7, in ambienti Hadoop, Spark, Linux, Windows, SQL Server o Teradata.

Incrementa le performance dei Big Data

Quando gli archivi dati crescono, Machine Learning Server può essere distribuito per l’esecuzione su larga scala ovunque risiedano i Big Data, inclusi database come SQL Server 2016, cluster Hadoop, data warehouse e anche archivi dati nel cloud.

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