ML cube Platform

ML cube Platform при поддержке ML cube

ML cube помогает компаниям осуществлять цифровую трансформацию, разрабатывая персонализированные решения искусственного интеллекта с высокой производительностью, которые будут надежны в течение длительного времени. Она решает проблемы дрейфа данных, предоставляя продукт для мониторинга и объяснения ИИ, гарантирующий качество каждого решения на основе искусственного интеллекта для конечных пользователей.

Откройте для себя ML cube

Почему ML cube Platform?

При использовании искусственного интеллекта в производстве возникает серьезная проблема: нестационарность данных, которая ставит под угрозу эффективность и надежность алгоритмов.
ML cube Platform решает эту проблему, обеспечивая упреждающее обнаружение изменений в данных и условиях эксплуатации, которые могут снизить точность модели и привести к проблемам в производстве.
Это помогает разработчикам искусственного интеллекта повысить надежность своих систем искусственного интеллекта, развернутых на Siemens Industrial Edge.

Преимущеста

ML cube Platform обеспечивает визуализацию производительности, данных и поведения модели в производстве, обеспечивая раннее обнаружение аномалий и прозрачность и надежность.
ML cube Platform ускоряет анализ первопричин, связывая падение производительности с изменениями данных, модели или системы, сокращая время отладки.
Обеспечивает упреждающее реагирование на перемещение данных, например переобучение моделей или настройку конвейеров данных, обеспечивая постоянную точность и производительность.

Избранные возможности

Активный мониторинг

Постоянно отслеживает производительность модели, входные данные, метрики изображения и выходные данные в режиме реального времени, генерируя оповещения об аномалиях или ухудшении качества для обеспечения надежности и быстрого реагирования.

Объясняемость дрейфа

Определяет и объясняет причины дрейфа, выделяя, какие объекты изображения или сегменты данных изменились, что помогает командам быстро понять и устранить первопричины.

Динамическая кластеризация

Группирует данные в развивающиеся кластеры на основе закономерностей, что позволяет выявлять изменения в сегментах данных и скрытые изменения, влияющие на производительность модели.

Практическое применение

Select...

Идентификация дефектов фруктов

Платформа ML cube Platform отслеживала входные изображения и правильно определила неожиданный сезонный дрейф, который привел к ухудшению производительности модели. Модули динамической кластеризации и объяснения дрейфа позволили пользователю понять источник дрейфа.