ML cube Platform

ML cube Platform се захранва от ML cube

ML cube помага на компаниите да се ориентират в дигиталната трансформация, като разработва персонализирани AI решения с висока производителност, които са надеждни във времето. Той се справя с предизвикателствата за отклоняване на данните, като предоставя продукт за наблюдение и обяснителност на ИИ, гарантиращ качеството на всяко решение, базирано на ИИ, за крайните потребители.

Открийте ML cube

Защо ML cube Platform?

В изкуствения интелект в производството се появява решаващо предизвикателство: нестационарността на данните, които компрометират ефективността и надеждността на алгоритмите.
ML cube Platform се справя с него, като осигурява чрез проактивно откриване на промени в данните и условията на работа, които биха могли да влошат точността на модела и потенциално да причинят производствени проблеми.
Той помага на разработчиците на AI да подобрят надеждността на своите системи за изкуствен интелект, внедрени в Siemens Industrial Edge.

Ползи

ML cube Platform осигурява видимост за производителността, данните и поведението на модела в производството, позволявайки ранно откриване на аномалии и осигурявайки прозрачност и надеждност.
ML cube Platform ускорява анализа на първопричините, като свързва спада на производителността с промени в данните, модела или системата, намалявайки времето за отстраняване на грешки.
Позволява проактивни реакции на отклонение на данните, като например модели за преквалификация или коригиране на тръбопроводи за данни, осигурявайки устойчива точност и производителност.

Представени възможности

Активен мониторинг

Непрекъснато проследява производителността на модела, входовете, показателите на изображенията и изходите в реално време, генерирайки сигнали за аномалии или влошаване, за да осигури надеждност и бърза реакция.

Обясняемост на дрейфа

Идентифицира и обяснява защо настъпва дрейф, като подчертава кои функции на изображението или сегменти от данни са се променили, помагайки на екипите бързо да разберат и решат основните причини.

Динамично клъстериране

Групира данните в развиващи се клъстери въз основа на модели, позволявайки откриване на промени в сегментите от данни и разкриване на скрити промени, влияещи върху производителността на модела.

Приложения в реалния свят

Select...

Идентификация на плодовия дефек

ML cube Platform наблюдаваше входните изображения и правилно идентифицира неочакван дрейф на сезонността, което причинява влошаване на производителността на модела. Модулите за динамично клъстериране и обяснителност на дрейфа позволиха на потребителя да разбере източника на дрейфа.