Разработчики: | Seeq Corporation |
Дата последнего релиза: | 2021/11/10 |
Технологии: | BI, Data Mining |
Основные статьи:
2021: Интеграция с Azure Machine Learning
10 ноября 2021 года компания Seeq объявила о запуске дополнительной интегрированной поддержки алгоритмов машинного обучения Microsoft Azure Machine Learning. Расширение Seeq Azure позволяет производственным компаниям развертывать модели машинного обучения из Azure Machine Learning в виде расширений через Seeq Workbench. В результате реализация алгоритмов машинного обучения и инноваций, разрабатываемых IT-подразделениями, позволит OT-специалистам первой линии поддержки оптимизировать процесс принятия своих решений и оптимизировать производственные показатели, показатели устойчивого развития и бизнес-результаты.
Как сообщалось, компании Insight Ventures, Saudi Aramco Energy Ventures, Altira Group, Chevron Technology Ventures, Cisco Investments и другие инвесторы уже вложили в Seeq более 100 млн долларов США. Стратегия по запуску машинного обучения Seeq предусматривает для конечных пользователей получение доступа к алгоритмам из разных источников, в том числе из открытых исходных кодов, а также от сторонних и внутренних групп обработки и анализа данных.
Благодаря интегрированному решению Azure Machine Learning группы обработки и анализа данных могут разрабатывать модели с помощью Azure Machine Learning Studio, а затем публиковать их через расширения Seeq Azure, ставшие доступными на GitHub в ноябре 2021 года. С помощью Seeq Workbench специалисты первой линии поддержки, имеющие экспертные знания, могут получить доступ к этим моделям, подтвердить их посредством наложения оперативных рабочих данных на результаты модели и направить ответ группе обработки и анализа данных. Это способствует итеративному взаимодействию между IT- и OT-специалистами, оптимизирует время на понимание сути вопроса для обеих групп, при этом создает процесс непрерывного совершенствования, необходимый для поддержания жизненного цикла операций машинного обучения.
![]() | Seeq и Azure Machine Learning являются критически важными дополнительными решениями для реализации жизненного цикла модели машинного обучения. Используя сильные стороны IT- и OT-пользователей, функция Seeq Azure расширяет взаимодействие с Seeq и создает компаниям возможности для оптимизации масштабов разработки и внедрения моделей. рассказал Меган Бантейн, директор направления партнерских связей по облачным решениям в Seeq | ![]() |
Через эту интеграцию независимые приложения Seeq позволяют специалистам первой линии поддержки самостоятельно проводить специальные анализы и использовать модели, а не полагаться на поддержку члена группы обработки и анализа данных. По мере получения результатов с помощью моделей Seeq позволяет пользователям масштабировать модели во всей компании для надежности ресурсов, оптимизации, мониторинга и устойчивого развития. В дополнение к запуску интеграции Azure корпорация Seeq также на этой неделе расширяет список опубликованных алгоритмов с открытым исходным кодом, добавив на GitHub расширение, предназначенное для поиска многопеременных структур. Галерея решений с открытым кодом Seeq также содержит алгоритмы и рабочие циклы для корреляционного и кластерного анализа, которые пользователи могут изменять и оптимизировать под свои нужды.
Решение Seeq доступно на Azure Marketplace в виде приложения SaaS с 2019 года, с поддержкой большого количества облачных сервисов Azure, среди которых Synapse, Azure Data Lake и Active Directory. Seeq также поддерживает соединяемость с Azure Data Explorer, Time Series Insights и Power BI. Решения Seeq распространяются по всему миру глобальной партнерской сетью специалистов по системной интеграции, которые предоставляют обучение и перепродают продукты Seeq в более чем 40 странах в дополнение к прямым продажам в Северной Америке и Европе.
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Данные не найдены
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)