讓更多人可以透過選擇工具來使用機器學習 (ML) 進行創新，包括適用於資料科學家的 IDE 和適用於商業分析師的無程式碼視覺化介面。

存取、標記、處理適用於機器學習 (ML) 的大量結構化資料 (表格式資料) 和非結構化資料 (相片、地理空間、視訊和音訊)。

使用優化基礎設施，讓訓練時間減少數小時至數分鐘。使用特殊用途工具，將團隊生產力提升最高 10 倍。

自動化和標準化整個組織的 MLOps 實務和治理，以支援透明度和可稽核性。