ML cube Platform

Perché Piattaforma ML cube?

Nell'intelligenza artificiale in produzione, emerge una sfida cruciale: la non stazionarietà dei dati, che compromette l'efficacia e l'affidabilità degli algoritmi.
La piattaforma ML cube risolve il problema rilevando in modo proattivo le modifiche nei dati e nelle condizioni operative che potrebbero degradare la precisione del modello e potenzialmente causare problemi di produzione.
Aiuta gli sviluppatori di intelligenza artificiale a migliorare l'affidabilità dei loro sistemi di intelligenza artificiale implementati su Siemens Industrial Edge.

Vantaggi

La piattaforma ML cube offre visibilità sulle prestazioni, sui dati e sul comportamento del modello in produzione, consentendo la diagnosi precoce delle anomalie e garantendo trasparenza e affidabilità.
La piattaforma ML cube accelera l'analisi delle cause principali collegando i cali di prestazioni ai dati, ai modelli o alle modifiche del sistema, riducendo i tempi di debug.
Consente risposte proattive alla deriva dei dati, come la riqualificazione dei modelli o la regolazione delle pipeline di dati, garantendo precisione e prestazioni sostenute.

Capacità in evidenza

Monitoraggio attivo

Monitora continuamente le prestazioni del modello, gli input, le metriche delle immagini e gli output in tempo reale, generando avvisi per anomalie o degrado per garantire affidabilità e risposta rapida.

Spiegabilità della deriva

Identifica e spiega perché si verifica una deriva evidenziando quali caratteristiche dell'immagine o segmenti di dati sono cambiati, aiutando i team a comprendere e risolvere rapidamente le cause principali.

Clustering dinamico

Raggruppa i dati in cluster in evoluzione in base a modelli, consentendo di rilevare i cambiamenti nei segmenti di dati e scoprire le modifiche nascoste che influiscono sulle prestazioni del modello.

Applicazioni nel mondo reale

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Classificazione dei difetti della frutta

Identificazione dei difetti della frutta

La piattaforma ML cube ha monitorato le immagini di input e ha identificato correttamente una deriva inaspettata della stagionalità, che stava causando un deterioramento delle prestazioni del modello. I moduli di clustering dinamico e spiegabilità della deriva hanno permesso all'utente di comprendere l'origine della deriva.

ML cube Platform è gestito da ML cube