Por meio do mecanismo de aprendizagem profunda recém-integrado do TensorFlow com o Luamada Data Services (Pentaho Data Integration), ele criou um recurso que chamamos de "Extração-Transformação-Aprendizado-de-máquina" ou ETML. A combinação avançada de fluxo de dados e bibliotecas de Extração-Transformação-Carregamento com aprendizado de máquina, como R, SciKit Learn, Spark MLLib, Dl4j, TensorFlow e Weka, dá aos engenheiros de ML e cientistas de dados uma ferramenta única para desenvolver aplicativos e fluxos de trabalho baseados em inteligência artificial com facilidade e continuidade.
White paper sobre desempenho de aprendizagem profunda e UCP