Speedy
2クリックで本番環境にモデル実装
PoC(実証実験)で作成したモデルも本番環境に実装されなければ価値を生みません。
Edge Algo Platformでは、作成したモデルをクラウドサーバー(Amazon Web Services、Google Cloud Platform、Microsoft Azure)またはオンプレミスに構築したDockerコンテナに、2クリックで実装することができ、プロジェクト全体の生産性を向上させます。

オープンソースソフトウェア(OSS)を統合するAIプラットフォーム「Edge Algo Platform」を利用して、モデル実装⇒レポートの可視化⇒再学習⇒再実装と、本番実装後のプロセス短縮のご提案も可能です。
AIの社会実装が進むなかで、高い精度のモデルが作成できるデータサイエンティストの需要は日増しに高まっています。
一方で、データサイエンティストは、本来の業務であるモデル作成と運用結果を踏まえたモデルのチューニング以外に、データセットの取り込み、本場環境への実装、運用結果の視覚化など、周辺業務に多くの時間を費やしています。また、ソフトウェアのAI化が進むなかで、複数のモデルを適切に管理することも新たな課題となっています。
「Edge Algo Platform」は、実務で活用するオープンソースを包括的に管理し、一連の業務プロセスをワークフロー化することで、低コストで性能の高いAIモデル開発を実現します。
PoC(実証実験)で作成したモデルも本番環境に実装されなければ価値を生みません。
Edge Algo Platformでは、作成したモデルをクラウドサーバー(Amazon Web Services、Google Cloud Platform、Microsoft Azure)またはオンプレミスに構築したDockerコンテナに、2クリックで実装することができ、プロジェクト全体の生産性を向上させます。
本番環境に実装したモデルは、適切にモニタリングし、必要に応じて再チューニングする必要があります。Edge Algo Platformは、モデルのパフォーマンスを視覚化し、チーム内で情報を共有する機能に優れています。
AIサービスを選定するうえで、自社サービスにどのような影響を与えるかは重要な選定項目となります。Edge Algo Platformは、ソースコードが公開され、コミュニティで管理されているオープンソースで構成されています。
また、コンプライアンスの観点から、利用者の操作ログやアクセス権限を設定するオプショナル機能を兼ね備えています。