ML cube Platform

ML cube Platform за підтримки ML cube

ML cube допомагає компаніям орієнтуватися в цифровій трансформації, розробляючи індивідуальні рішення AI з високою продуктивністю, які є надійними з часом. Він вирішує проблеми дрейфу даних, надаючи продукт моніторингу та пояснності AI, що забезпечує якість кожного рішення на основі штучного інтелекту для кінцевих користувачів.

Відкрийте для себе ML cube

Чому ML cube Platform?

У штучному інтелекті у виробництві виникає вирішальна проблема: нестаціонарність даних, що ставить під загрозу ефективність та надійність алгоритмів.
ML cube Platform вирішує це, забезпечуючи це шляхом проактивного виявлення змін у даних та робочих умовах, які можуть погіршити точність моделі та потенційно спричинити проблеми з виробництвом.
Це допомагає розробникам штучного інтелекту підвищити надійність своїх систем штучного інтелекту, розгорнутих на Siemens Industrial Edge.

Переваги

ML cube Platform забезпечує видимість продуктивності моделі, даних та поведінки у виробництві, що дозволяє рано виявити аномалії та забезпечити прозорість та надійність.
ML cube Platform прискорює аналіз першопричин, пов'язуючи падіння продуктивності з даними, моделями або змінами системи, скорочуючи час налагодження.
Забезпечує активну реакцію на дрейф даних, наприклад, перепідготовку моделей або коригування конвеєрів даних, забезпечуючи стабільну точність та продуктивність.

Рекомендовані функції

Активний моніторинг

Постійно відстежує продуктивність моделі, вхідні дані, показники зображення та виходи в режимі реального часу, генеруючи сповіщення про аномалії або деградацію, щоб забезпечити надійність та швидку реакцію.

Пояснюваність дрейфу

Визначає та пояснює, чому виникає дрейф, висвітлюючи, які елементи зображення чи сегменти даних змінилися, допомагаючи командам швидко зрозуміти та усунути першопричини.

Динамічна кластеризація

Групує дані в кластери, що розвиваються на основі шаблонів, що дозволяє виявляти зрушення в сегментах даних і виявляти приховані зміни, що впливають на продуктивність моделі.

Реальне застосування

Select...

Ідентифікація дефекту фруктів

ML cube Platform відстежувала вхідні зображення та правильно визначила несподіваний сезонний дрейф, що спричиняло погіршення продуктивності моделі. Модулі динамічної кластеризації та пояснювальності дрейфу дозволили користувачеві зрозуміти джерело дрейфу.