Aporia, una plataforma líder de observabilidad de ML, anunció el lanzamiento de Production IR (Sala de investigación de producción), la primera herramienta de este tipo que se distingue radicalmente por su facilidad de uso intuitivo, redefine el proceso de investigación de datos de producción. Esta herramienta de análisis de causa raíz todo en uno brinda a los científicos de datos, ingenieros y analistas de ML un entorno digital simple e intuitivo para el análisis de datos en tiempo real, la investigación de la causa raíz y los conocimientos, todo dentro de una plataforma de monitoreo unificada.
Históricamente, el análisis de datos de fabricación ha sido complejo y lento, obstaculizado por la colaboración limitada y los cambios de código. Production IR de Aporia simplifica estas complejidades y sirve como una solución completa para profesionales de datos, simplificando el proceso de investigación con su interfaz intuitiva, fácil de usar y personalizable que se asemeja a un cuaderno. Al eliminar la necesidad de una codificación extensa, la plataforma de Aporia permite a las partes interesadas profundizar en sus datos de fabricación, obtener información valiosa y mejorar el análisis de causa raíz (RCA) al tiempo que mejora el rendimiento del modelo ML.
“Al proporcionar acceso rápido e información sobre los datos de producción, Production IR cambia el juego para investigar eventos y anomalías de ML”, dijo Liran Hason, director ejecutivo de Aporia. “Los científicos e ingenieros de datos ahora tienen una manera rápida y fácil de extraer información valiosa de su código de producción con solo hacer clic en un botón. Nuestro objetivo es habilitar un proceso de análisis de causa raíz innovador y efectivo que permita a los usuarios comprender rápidamente los factores que afectan el rendimiento de su modelo».
La herramienta de análisis está diseñada teniendo en cuenta la accesibilidad para usuarios de todos los niveles. Ofrece una alta personalización para satisfacer necesidades específicas y se puede configurar fácilmente para cumplir con diferentes conjuntos de datos y requisitos, lo que facilita una vista de encuesta perfecta. Aporia maneja el trabajo pesado cuando se trata de administrar Big Data, liberando a los usuarios de las cargas asociadas con el análisis de datos/modelos de producción a gran escala. Además, la naturaleza altamente colaborativa de Production IR fomenta el intercambio de conocimientos, lo que permite a los usuarios comparar fácilmente los análisis y compartir conocimientos dentro de la plataforma Aporia.
Production IR ofrece una gama de potentes funciones para facilitar una investigación eficaz, incluido el análisis de segmentos, estadísticas de datos, análisis de deriva, análisis de distribución y respuesta a incidentes. La capacidad de proporcionar respuesta a incidentes juega un papel crucial para garantizar la solidez y la productividad de los productos de IA, brindando a los tomadores de decisiones la confianza de que los problemas o amenazas se están abordando de manera efectiva. Al incorporar la respuesta a incidentes en las prácticas de IA, las organizaciones pueden abordar cualquier desafío y práctica potencial y mantener una implementación de IA responsable y ética. La herramienta también cuenta con una impresionante capacidad de proyector integrada que permite a los usuarios ver datos no estructurados tanto en 2D como en 3D mediante la reducción de tamaño UMAP. Esta función permite a los usuarios identificar diferentes grupos dentro de los datos y descubrir los patrones subyacentes dentro de cada grupo. Es adecuado para los modelos de procesamiento de lenguaje natural (NLP), modelos de lenguaje grande (LLM) y visión por computadora (CV), lo que brinda una comprensión holística de los datos de producción e impulsa mejoras impactantes en los modelos de ML.
Regístrese para recibir el boletín gratuito insideBIGDATA.
Únase a nosotros en Twitter: https://twitter.com/InsideBigData1
Únase a nosotros en LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/insidebigdata/
Únase a nosotros en Facebook: https://www.facebook.com/insideBIGDATANOW