2022年11月产品更新:TigerGraph Cloud 3.8 版已发布
TigerGraph Cloud 3.8版本简化了集群发放和管理体验。单击几下就可以创建一个新的集群,并在几分钟内开始使用一个图。通过现有GraphStudio的集成体验和全新工具的添加,TigerGraph Cloud实现了图数据库开发人员、管理员、数据分析师和数据科学家之间的无摩擦协作,以最大限度地发挥TigerGraph图数据库平台的全部潜力。
TigerGraph Cloud 3.8版本简化了集群发放和管理体验。单击几下就可以创建一个新的集群,并在几分钟内开始使用一个图。通过现有GraphStudio的集成体验和全新工具的添加,TigerGraph Cloud实现了图数据库开发人员、管理员、数据分析师和数据科学家之间的无摩擦协作,以最大限度地发挥TigerGraph图数据库平台的全部潜力。
数字化是保险业竞争的“下半场”,各大险企已经逐年加大对数字科技的投入。在保险公司通过数据扩张市场、发展企业的过程中,图技术先天的对大量数据和复杂维度的处理能力,能够很好地解决保险公司在数据分析时的难点。如今,图技术已经成为保险业数字化的必需。今天,我们就保险行业的两个典型场景来聊聊图技术如何赋能保险业务的探索。
过去数年间,线上购物转变了我们的购买方式, 带来了新的“消费者时代”。相应地,电子商务也在拥抱人工智能、推荐引擎,甚至自动化平台,来帮助消费者考虑应该购买什么。人工智能平台生成的洞察可以提供巨大的价值,还可能为公司带来进一步的收益,以及为消费者提供更好、更个性化的客户体验。说了这么多那跟图技术有什么关系呢?今天我们就来聊聊图技术在电子商务上的应用和价值。
越来越多的企业正利用图分析来增强机器学习,今天的随身听我们就一起来聊聊图和机器学习。如果您正从事机器学习相关的工作,但对图分析却不太了解,那么您可以点击文末的“下载按钮”,下载完整的《原生并行图》白皮书,来增强您对图的了解,从而更好地利用图来增强机器学习。
为什么要使用机器学习?数据科学家和业务分析师如何更轻松地使用机器学习?如何更高效地使用图神经网络?如何更好地提高机器学习的准确性?TigerGraph 机器学习工作台,可以轻松帮你解决这些问题。今天的随身听,我们就一起了解下TigerGraph Machine Learning Workbench。
TigerGraph 如何释放 AI 潜力?凭借其速度、规模和分析的复杂性,TigerGraph创建了一种新的原生图数据库类型,可以实现 AI 的全部潜力。这包括三个关键属性:轻松扩展、高级分析和完整的洞察。作为AI驱动型企业,为什么要选择TigerGraph?这七大理由或许也是您在选择图分析产品时需要考虑的因素。
Arvind Sathi, Director AI Literacy, KPMG; Ranjan Mannige, Senior Data Scientist, KPMG Lighthouse
Anna Veronika Dorogus
Machine Learning Expert
Anna Veronika Dorogush graduated from Lomonosov Moscow State University and Yandex School of Data Analysis. She used to work at ABBYY, Yandex, Microsoft and Google on Machine Learning infrastructure and Machine Learning frameworks. In 2017 she published the open-source library CatBoost, which is now one of top-3 most popular Gradient Boosting libraries, and the top 7-th most used Machine Learning framework in the world according to Kaggle 2021 review.