市場觀察

阿波利亞和 Databricks 合作增強實時監控機器學習模型

新機器學習觀測平臺 Aporia 與 Databricks 合作,幫助客戶最佳化 AI 投資機器學習監測平臺 Aporia 宣布與 Databricks 建立戰略合作夥伴關系,爲客戶提供機器學習模型的先進監測功能,並將其直接部署在 Databricks 之上。此舉可以在不需要從資料湖或其他資料源復制數 .... (往下繼續閱讀)

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阿波利亞和 Databricks 合作增強實時監控機器學習模型

機器學習觀測平臺 Aporia 與 Databricks 合作,幫助客戶最佳化 AI 投資

機器學習監測平臺 Aporia 宣布與 Databricks 建立戰略合作夥伴關系,爲客戶提供機器學習模型的先進監測功能,並將其直接部署在 Databricks 之上。此舉可以在不需要從資料湖或其他資料源復制資料的情況下,讓機構實時監測其機器學習模型,從而分析數十億的預測,監測模型的異動、偏見、退化和資料完整性問題,並向主要通訊渠道傳送實時警報。這一平臺旨在最佳化機構對核心領域的監測及管理,提高算法的安全性,保證客戶信任並最大化投資回報。

實時監測和可自定義報告

客戶可以使用 Aporia 的新監測平臺,實時監測機器學習模型,並以可自定義的方式生成報告。平臺允許每個機器學習利益相關者對其關注的重點領域進行排序,將資料科學指標轉化爲切實的業務影響。在借貸、招聘和醫療保健等行業中,這一點至關重要,保證自動化決策的公平和透明。

“機構現在可以管理所有機器學習模型,而無需區分部署的地點”,Aporia CEO-Liran Hason 表示“這種集中化可以提高協作,促進溝通,簡化模型管理,增強持續學習和高效的團隊工作流程.”

最佳化監測模型</h3>

在傳統的資料監測模型中,機構在監測大量資料時遇到了許多困難,通常需要從資料湖復制資料到監測平臺。而新的監測模型則可以幫助機構快速輕鬆地監測所有機器學習模型,無需等待,並將其與 their Databricks delta lake 相互存取,從而在不取樣資料的情況下處理數十億的預測,提高模型程效率。透過監測模型的準確性,並實時檢測和預防欺詐活動,幫助機構提升安全性,增強客戶信任以及精確預測供應鏈、使用者搜尋和需求預測等,確保模型的快速實施和收益。

掌握資料的概要和檢驗模型</h3>

合作關系將發揮強大的可觀察性平臺和可伸縮資料平臺的作用,爲投資 AI 和機器學習的機構提供了一個整合的、端到端的、成本效益高的解決方案,並支援機構快速地匯總所有生產資料,確保快速實現。此外新的功能可節省機構在故障排除和問題糾正上的寶貴資源,從而提高效率以及操作效果,採取資料驅動的決策。

結合 Databricks 的 AI、機器學習能力和 MLflow、Delta Lake 等優勢,來自 Aporia’s 的機器學習監測平臺,將爲機構監測模型的過程帶來流程最佳化和管理的高效性,並將一起探討如何最好地統一、簡化和開展監測流程,提高對高精度機器學習模型的可觀察性和監測能力。

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程宇肖

程宇肖

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大家好!我是程宇肖,我對於科技的發展和應用有著濃厚的興趣,並致力於將最新的科技趨勢和創新帶給大家。科技領域的變化速度驚人,每天都有令人興奮的新發現和突破。作為一名部落格作者,我將帶領大家深入探索科技的奧秘和應用的無限可能。