Dataiku 11: Kurumsal yapay zeka projelerini hızlandıracak en iyi özellikler


Transform 2022’yi 19 Temmuz’da ve neredeyse 20 – 28 Temmuz’da geri getirmekten heyecan duyuyoruz. Bilgili görüşmeler ve heyecan verici ağ oluşturma fırsatları için yapay zeka ve veri liderlerine katılın. Bugün kayıt Ol!


New York merkezli DataikuKurumsal yapay zeka (AI) uygulamalarının tasarımı, dağıtımı ve yönetimi için merkezi bir çözüm sağlayan , birleşik veri ve yapay zeka platformunun 11. sürümünü yayınladı. Temmuz ayında genel kullanıma sunulacak olan güncelleme, “günlük yapay zeka” vaadini yerine getirmeye odaklanıyor ve yalnızca veri uzmanlarının daha kapsamlı yapay zeka projelerini ele almasına yardımcı olmak için değil, aynı zamanda teknik olmayan iş kullanıcılarının yapay zeka ile kolayca etkileşim kurmasını sağlamak için yeni yetenekler sağlıyor. diğer faydaların yanı sıra iyileştirilmiş iş akışları.

“Uzman veri bilimcileri, veri mühendisleri ve makine öğrenimi [machine learning] mühendisler günümüzde en değerli ve aranan işlerden bazılarıdır. Yine de yetenekli veri bilimcileri çoğu zaman zamanlarının çoğunu ortamları kurma ve sürdürme, veri hazırlama ve projeleri üretime geçirme gibi düşük değerli lojistiklere harcarlar. Dataiku 11’de yerleşik kapsamlı otomasyonla, şirketlerin yapay zeka yatırımlarından daha fazlasını hızlı bir şekilde yapabilmeleri ve nihayetinde endüstrileri dönüştürmek için bir yapay zeka kültürü oluşturabilmeleri için sinir bozucu yoğun işleri ortadan kaldırmalarına yardımcı oluyoruz” dedi.

Aşağıda, temel yeteneklerin bir özeti bulunmaktadır.

Deneme izleme özellikli Code Studios

Dataiku 11’deki Code Studios, AI geliştiricilerine Dataiku projelerinde kendi tercih ettikleri IDE veya web uygulaması yığınını kullanarak çalışabilecekleri tamamen yönetilen, yalıtılmış bir kodlama ortamı sağlar. Çözüm, AI geliştiricilerine, şirketlerinin analitik merkezileştirme ve yönetişim (varsa) politikalarına uyarken nasıl rahat edeceklerini kodlamanın bir yolunu sunar. Önceden, bunun gibi bir şey, artan maliyet ve karmaşıklık ile özel bir kuruluma gitmek anlamına geliyordu.

Çözüm ayrıca, geliştiricilere MLFlow çerçevesi kullanılarak programlı olarak yapılan tüm ısmarlama model çalıştırmalarını depolamak ve karşılaştırmak için merkezi bir arabirim sağlayan bir deney izleme özelliği ile birlikte gelir.

Sorunsuz bilgisayarla görme geliştirme

Dataiku 11, yoğun kaynak gerektiren bilgisayarlı görü modelleri geliştirme görevini basitleştirmek için yerleşik bir veri etiketleme çerçevesi ve görsel bir ML arabirimi sunar.

İlki, şirketin açıkladığı gibi, verileri büyük miktarlarda otomatik olarak ekler – genellikle Tasq.ai gibi üçüncü taraf platformlar aracılığıyla gerçekleştirilen bir görev. Bu arada, ikincisi, hem gelişmiş hem de acemi veri bilimcilerinin, veri hazırlamadan modellerin geliştirilmesine ve dağıtılmasına kadar karmaşık nesne algılama ve görüntü sınıflandırma kullanım durumlarının üstesinden gelmelerini sağlayan yaygın bilgisayarla görme görevleri için uçtan uca, görsel bir yol sağlar.

Zaman serisi tahmini

İş kullanıcıları, özellikle sınırlı teknik uzmanlığa sahip olanlar, genellikle geçmiş verileri analiz etmeyi ve karar verme için sağlam iş tahmini modelleri oluşturmayı zor buluyor. Bunu ele almak için Dataiku 11, kodsuz görsel arayüzler sağlayan ve ekiplerin zamansal verileri analiz etmesine ve zaman serisi tahmin modelleri geliştirmesine, değerlendirmesine ve dağıtmasına yardımcı olan yerleşik araçlar sunar.

Özellik Mağazası

En son sürüm aynı zamanda kuruluş çapında işbirliğini geliştirmek ve tüm model geliştirme sürecini hızlandırmak için yeni nesne paylaşım akışlarına sahip bir Özellik Mağazası da getiriyor. Şirkete göre, yetenek, veri ekiplerine küratörlü AI özelliklerini içeren referans veri kümelerine erişmek veya bunları paylaşmak için özel bir bölge verecek. Bu, geliştiricilerin aynı özellikleri yeniden tasarlamasını veya makine öğrenimi projeleri için gereksiz veri varlıklarını kullanmasını engelleyecek ve verimsizlikleri ve tutarsızlıkları önleyecektir.

Sonuç Optimizasyonu

Ekipler, iş paydaşlarına mümkün olan en iyi sonuçları elde etmelerine yardımcı olabilecek eyleme geçirilebilir içgörüler sağlamak için genellikle manuel bir deneme yanılma (eğer olursa) yöntemini kullanır.

Dataiku 11’in bir parçası olarak gelen Sonuç Optimizasyonu ile tüm süreç otomatik hale getirilecek. Özünde, kullanıcı tanımlı kısıtlamaları otomatik olarak dikkate alacak ve istenen sonuçları verecek en uygun girdi değerleri kümesini bulacaktır. Örneğin, bir üreticinin maksimum üretim verimini elde etmek için fabrika koşullarında hangi değişiklikleri yapabileceğini veya bir banka tüketicisinin finansal profilinde hangi ayarlamaların en düşük kredi temerrüt olasılığına yol açacağını belirleyebilir.

Diğer yetenekler

Şirket, diğer şeylerin yanı sıra, model geliştirme ve dağıtım üzerindeki gözetimi ve kontrolü iyileştirmek için araçlar tanıttı. Buna akış belgeleri oluşturmak için otomatik bir araç ve üretimden önce inceleme ve imza için tüm veri boru hatlarının ve proje yapılarının anlık görüntülerini yakalayan merkezi bir kayıt defteri dahildir. Şirket ayrıca, gerçek dağıtımdan önce gerçek dünyadaki dağıtım durumlarında model davranışını inceleyecek olan model stres testleri de sağlayacaktır.


Kaynak : https://venturebeat.com/2022/06/20/dataiku-11-top-features-that-will-accelerate-enterprise-ai-projects/

Yorum yapın