ML cube Platform

ML cube Platform τροφοδοτείται από ML cube

Το ML cube βοηθά τις εταιρείες να πλοηγηθούν στον ψηφιακό μετασχηματισμό αναπτύσσοντας προσαρμοσμένες λύσεις AI με υψηλή απόδοση που είναι αξιόπιστες με την πάροδο του χρόνου. Αντιμετωπίζει τις προκλήσεις μετατόπισης δεδομένων παρέχοντας ένα προϊόν παρακολούθησης και εξηγήσιμης τεχνητής νοημοσύνης που διασφαλίζει την ποιότητα κάθε λύσης βασισμένης σε τεχνητή νοημοσύνη για τους τελικούς χρήστες.

Ανακαλύψτε ML cube

Γιατί ML cube Platform?

Στην τεχνητή νοημοσύνη στην παραγωγή, προκύπτει μια κρίσιμη πρόκληση: η μη σταθερότητα των δεδομένων, η οποία θέτει σε κίνδυνο την αποτελεσματικότητα και την αξιοπιστία των αλγορίθμων.
Το ML cube Platform το αντιμετωπίζει παρέχοντας προληπτικά ανιχνεύοντας αλλαγές στα δεδομένα και τις συνθήκες λειτουργίας που θα μπορούσαν να υποβαθμίσουν την ακρίβεια του μοντέλου και ενδεχομένως να προκαλέσουν προβλήματα παραγωγής.
Βοηθά τους προγραμματιστές τεχνητής νοημοσύνης να βελτιώσουν την αξιοπιστία των συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης που αναπτύσσονται στο Siemens Industrial Edge.

Οφέλη

Το ML cube Platform παρέχει ορατότητα στην απόδοση του μοντέλου, τα δεδομένα και τη συμπεριφορά στην παραγωγή, επιτρέποντας την έγκαιρη ανίχνευση ανωμαλιών και διασφαλίζοντας τη διαφάνεια και την αξιοπιστία.
Η πλατφόρμα ML cube επιταχύνει την ανάλυση των βασικών αιτιών συνδέοντας τις πτώσεις απόδοσης με αλλαγές δεδομένων, μοντέλου ή συστήματος, μειώνοντας τον χρόνο εντοπισμού σφαλμάτων.
Επιτρέπει προληπτικές απαντήσεις σε μετατόπιση δεδομένων, όπως μοντέλα επανεκπαίδευσης ή προσαρμογή αγωγών δεδομένων, διασφαλίζοντας σταθερή ακρίβεια και απόδοση.

Διακεκριμένες δυνατότητες

Ενεργός Παρακολούθηση

Παρακολουθεί συνεχώς την απόδοση του μοντέλου, τις εισόδους, τις μετρήσεις εικόνας και τις εξόδους σε πραγματικό χρόνο, δημιουργώντας ειδοποιήσεις για ανωμαλίες ή υποβάθμιση για να εξασφαλίσει αξιοπιστία και γρήγορη απόκριση.

Εξηγησιμότητα μετατόπισης

Προσδιορίζει και εξηγεί γιατί συμβαίνει η μετατόπιση επισημαίνοντας ποια χαρακτηριστικά εικόνας ή τμήματα δεδομένων άλλαξαν, βοηθώντας τις ομάδες να κατανοήσουν γρήγορα και να αντιμετωπίσουν τις βασικές αιτίες.

Δυναμική ομαδοποίηση

Ομαδοποιεί δεδομένα σε εξελισσόμενες ομάδες με βάση μοτίβα, επιτρέποντας τον εντοπισμό μετατοπίσεων σε τμήματα δεδομένων και αποκαλύπτοντας κρυφές αλλαγές που επηρεάζουν την απόδοση του μοντέλου.

Εφαρμογές πραγματικού κόσμου

Select...

Αναγνώριση ελαττωμάτων φρούτων

Η πλατφόρμα ML cube παρακολούθησε τις εικόνες εισόδου και εντόπισε σωστά μια απροσδόκητη μετατόπιση εποχικότητας, η οποία προκάλεσε επιδείνωση της απόδοσης του μοντέλου. Οι μονάδες δυναμικής ομαδοποίησης και εξηγησιμότητας μετατόπισης επέτρεψαν στον χρήστη να κατανοήσει την πηγή της μετατόπισης.