Aporia và Databricks hợp tác để tăng cường giám sát các mô hình ML theo thời gian thực. #AI #ML #sựkiện11/7 #Aporia #Databricks #giám sát.
Hôm nay, Aporia đã công bố mối quan hệ đối tác chiến lược với Databricks nhằm cung cấp cho khách hàng các tính năng giám sát nâng cao cho các mô hình ML của họ. Việc hợp tác này giúp người dùng triển khai nền tảng khả năng giám sát ML mới của Aporia trực tiếp trên Databricks, loại bỏ nhu cầu sao chép dữ liệu từ kho dữ liệu của họ hoặc bất kỳ nguồn dữ liệu nào khác. Điều này giúp tăng cường sự cộng tác và linh hoạt cho các nhóm ML để điều chỉnh nền tảng theo nhu cầu cụ thể của họ.
Năm 2023, sự kiện Chuyển đổi sẽ diễn ra tại San Francisco, giúp các giám đốc điều hành hàng đầu chia sẻ cách tích hợp và tối ưu hóa các khoản đầu tư vào AI để đạt được thành công và tránh những cạm bẫy phổ biến.
Nền tảng quan sát máy học (ML) Aporia giúp người dùng giám sát thời gian thực và tùy biến dịch vụ giám sát, đồng thời phát hiện các bất thường như trôi dạt, sai lệch, suy giảm chất lượng và các vấn đề về tính toàn vẹn dữ liệu, đảm bảo thông báo kịp thời tới các kênh liên lạc phổ biến.
Aporia và Databricks cùng phát triển một công cụ thống nhất để giám sát dữ liệu quy mô lớn mà không cần sao chép dữ liệu vào một môi trường giám sát riêng biệt, giúp đơn giản hóa việc quản lý dữ liệu và tăng tốc độ hiểu biết sâu sắc đến hành động.
Trong các ngành bao gồm cho vay, tuyển dụng và chăm sóc sức khỏe, Aporia và Databricks giúp đảm bảo bối cảnh công bằng và minh bạch trong các quyết định tự động. Điều này đóng một vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy việc áp dụng rộng rãi hơn khả năng quan sát trong bối cảnh AI và ML, vì nó giải quyết nhu cầu hiện có và nuôi dưỡng sự hiểu biết sâu sắc hơn cũng như thừa nhận khả năng quan sát như một yếu tố then chốt trong AI và ML.
Tham gia cùng các giám đốc điều hành hàng đầu tại San Francisco vào ngày 11-12 tháng 7, để nghe cách các nhà lãnh đạo đang tích hợp và tối ưu hóa các khoản đầu tư AI để thành công. Tìm hiểu thêm
Nền tảng quan sát máy học (ML) Aporia hôm nay công bố quan hệ đối tác chiến lược với gạch dữ liệu. Theo các công ty, sự hợp tác này nhằm trao quyền cho những khách hàng sử dụng nền tảng lakehouse của Databricks, khả năng AI và các dịch vụ MLflow bằng cách cung cấp cho họ các tính năng giám sát nâng cao cho các mô hình ML của họ.
Giờ đây, các tổ chức có thể giám sát các mô hình ML của họ trong thời gian thực bằng cách triển khai nền tảng khả năng quan sát ML mới của Aporia trực tiếp trên Databricks, loại bỏ nhu cầu sao chép dữ liệu từ kho dữ liệu của họ hoặc bất kỳ nguồn dữ liệu nào khác.
Ngoài ra, theo các công ty, việc tích hợp với Databricks hợp lý hóa quy trình giám sát, cho phép phân tích hàng tỷ dự đoán mà không cần lấy mẫu dữ liệu, thay đổi mã sản xuất hoặc phát sinh chi phí lưu trữ ẩn.
“Điều này có nghĩa là theo dõi hàng tỷ dự đoán, trực quan hóa và giải thích mô hình máy học trong quá trình sản xuất trở nên dễ dàng,” Giám đốc điều hành Aporia Liran Hason nói với VentureBeat. “Aporia hỗ trợ tất cả các trường hợp sử dụng và loại mô hình, mang lại sự linh hoạt cho các nhóm ML để điều chỉnh nền tảng theo nhu cầu cụ thể của họ.”
Sự kiện
Chuyển đổi 2023
Hãy tham gia cùng chúng tôi tại San Francisco vào ngày 11-12 tháng 7, nơi các giám đốc điều hành hàng đầu sẽ chia sẻ cách họ đã tích hợp và tối ưu hóa các khoản đầu tư vào AI để đạt được thành công và tránh những cạm bẫy phổ biến.
Đăng ký ngay
Giám sát thời gian thực, tùy biến
Dịch vụ mới cho phép giám sát các bất thường như trôi dạt, sai lệch, suy giảm chất lượng và các vấn đề về tính toàn vẹn dữ liệu, đồng thời kích hoạt cảnh báo trực tiếp tới các kênh liên lạc phổ biến, đảm bảo thông báo kịp thời.
Nền tảng này cũng cung cấp các chỉ số và bảng điều khiển có thể tùy chỉnh theo thời gian thực, cho phép mỗi bên liên quan ML ưu tiên các lĩnh vực quan tâm chính của họ và chuyển các chỉ số khoa học dữ liệu thành tác động kinh doanh hữu hình.
Hason cho biết, điều này rất quan trọng trong các ngành bao gồm cho vay, tuyển dụng và chăm sóc sức khỏe, đồng thời thúc đẩy bối cảnh công bằng và minh bạch trong các quyết định tự động.
Hason cho biết: “Các tổ chức hiện có thể quản lý tất cả các mô hình ML trong một trung tâm duy nhất, bất kể việc triển khai là gì. “Sự tập trung hóa này giúp tăng cường sự cộng tác, tạo điều kiện giao tiếp và hợp lý hóa việc quản lý mô hình, thúc đẩy quá trình học tập liên tục và quy trình làm việc nhóm hiệu quả.”
Hợp lý hóa giám sát dữ liệu với ML Observability
Các tổ chức thường gặp phải những thách thức khi giám sát khối lượng dữ liệu lớn, thường yêu cầu sao chép dữ liệu từ kho dữ liệu sang nền tảng giám sát của họ. Tuy nhiên, Hason cho biết, cách tiếp cận này dẫn đến sự không chính xác, các vấn đề bị bỏ qua, sự trôi dạt, cảnh báo tích cực sai và những khó khăn trong việc đảm bảo giám sát sự công bằng và thiên vị.
Việc tích hợp mới với gạch dữ liệu giải quyết các vấn đề nhức nhối này bằng cách cho phép các tổ chức giám sát tất cả các mô hình ML của họ trên Databricks một cách nhanh chóng trong vòng vài phút.
Ngoài ra, việc tích hợp tối đa hóa lợi ích của các khoản đầu tư cơ sở dữ liệu hiện có — ngay cả đối với các trường hợp sử dụng liên quan đến việc xử lý khối lượng dự đoán lớn, chẳng hạn như hệ thống đề xuất, mô hình xếp hạng tìm kiếm, mô hình phát hiện gian lận và mô hình dự báo nhu cầu.
Hason giải thích: “Không cần sao chép dữ liệu vào một môi trường giám sát riêng biệt. “Điều này đảm bảo một nguồn thông tin chính xác duy nhất được lấy trực tiếp từ kho dữ liệu của bạn, giúp đơn giản hóa việc quản lý dữ liệu và tăng tốc độ hiểu biết sâu sắc đến hành động. Việc tích hợp nâng cao hiệu quả của việc giám sát mô hình ML, đồng thời mang lại sự linh hoạt và tự do cho các tổ chức để tận dụng cơ sở hạ tầng dữ liệu và ML hiện có của họ với toàn bộ tiềm năng của nó.”
Nhiều trường hợp sử dụng
Công ty cho biết sản phẩm mới khả năng quan sát ML nền tảng sẽ hỗ trợ nhiều trường hợp sử dụng, bao gồm nâng cao hệ thống đề xuất thông qua giám sát hiệu suất thời gian thực.
Các tổ chức có thể tận dụng Aporia để cải thiện thuật toán xếp hạng tìm kiếm của họ, thu được thông tin chi tiết về tỷ lệ nhấp và nâng cao kết quả tìm kiếm. Ngoài ra, tính năng giám sát theo thời gian thực của Aporia giúp phát hiện và ngăn chặn các hoạt động gian lận, tăng cường bảo mật và củng cố lòng tin của khách hàng.
Hơn nữa, nền tảng đảm bảo dự đoán chính xác trong quản lý chuỗi cung ứng và bán lẻ bằng cách giám sát các mô hình dự báo nhu cầu, cho phép các nhóm tối ưu hóa phản ứng của họ đối với những sai lệch so với nhu cầu dự báo. Khả năng quan sát của nền tảng cũng sẽ hỗ trợ các tổ chức tài chính giám sát các mô hình rủi ro tín dụng, đảm bảo đánh giá tín dụng chính xác và không thiên vị đồng thời xác định các sai lệch tiềm ẩn.
Các gạch dữ liệu Trình kết nối delta thiết lập kết nối giữa Aporia và Databricks delta lake của một tổ chức, liên kết các bộ dữ liệu đào tạo và suy luận với Aporia, Hason giải thích.
Hason cho biết nền tảng này nổi bật trong việc giám sát dữ liệu quy mô lớn bằng cách dễ dàng xử lý hàng tỷ dự đoán mà không cần dùng đến lấy mẫu dữ liệu. Điều này đảm bảo đánh giá toàn diện và chính xác về hiệu suất của mô hình, điều này đặc biệt có lợi cho các tổ chức đang vật lộn với khối lượng dữ liệu lớn.
Ông nói thêm: “Không có thông tin chi tiết quan trọng nào không được chú ý, đảm bảo giám sát kỹ lưỡng.
Giải phóng sức mạnh của dữ liệu để đưa ra quyết định sáng suốt
Hason nói rằng quan hệ đối tác sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy việc áp dụng rộng rãi hơn khả năng quan sát trong bối cảnh AI và ML, vì nó giải quyết nhu cầu hiện có và nuôi dưỡng sự hiểu biết sâu sắc hơn cũng như thừa nhận khả năng quan sát như một yếu tố then chốt trong AI và ML.
Ông nói rằng sự kết hợp giữa nền tảng khả năng quan sát mạnh mẽ và nền tảng dữ liệu có thể mở rộng mang đến một đề xuất hấp dẫn cho các tổ chức đầu tư vào AI và ML. Các doanh nghiệp đang phát triển một công cụ thống nhất giúp tăng cường khả năng quan sát trên quy mô lớn, trao quyền cho các tổ chức đưa ra quyết định sáng suốt và tối ưu hóa hoạt động của họ. sáng kiến AI.
Hason cho biết thêm: “Mối quan hệ đối tác được thiết kế đặc biệt để cung cấp giải pháp tập trung, toàn diện, hiệu quả về chi phí, trao quyền cho các tổ chức đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu một cách chắc chắn”.
Các tổ chức có thể theo dõi tất cả dữ liệu sản xuất trong vài phút, đảm bảo thời gian tạo ra giá trị nhanh chóng. Việc triển khai nhanh chóng này sẽ nhanh chóng mở ra những lợi ích của khoản đầu tư.
Hason cho biết: “Những chức năng mới này có thể tiết kiệm cho các tổ chức những tài nguyên quý giá mà lẽ ra sẽ được sử dụng để khắc phục sự cố và khắc phục sự cố.
Sứ mệnh của VentureBeat là trở thành một quảng trường thành phố kỹ thuật số để những người ra quyết định kỹ thuật có được kiến thức về công nghệ doanh nghiệp chuyển đổi và giao dịch. Khám phá Briefings của chúng tôi.
[ad_2]
