原因何在 ML cube Platform?
在生产中的人工智能中,出现了一个关键挑战:数据的非稳定性,这会损害算法的有效性和可靠性。
ML cube Platform 通过主动检测数据和操作条件的变化来解决这个问题,这些变化可能会降低模型精度并可能导致生产问题。
它可以帮助人工智能开发人员提高部署在Siemens Industrial Edge上的人工智能系统的可靠性。

在生产中的人工智能中,出现了一个关键挑战:数据的非稳定性,这会损害算法的有效性和可靠性。
ML cube Platform 通过主动检测数据和操作条件的变化来解决这个问题,这些变化可能会降低模型精度并可能导致生产问题。
它可以帮助人工智能开发人员提高部署在Siemens Industrial Edge上的人工智能系统的可靠性。


持续实时跟踪模型性能、输入、图像指标和输出,生成异常或降级警报,以确保可靠性和快速响应。

通过突出显示哪些图像特征或数据段发生了变化来识别和解释偏差的原因,帮助团队快速了解和解决根本原因。

根据模式将数据分组为不断变化的集群,从而能够检测数据段的变化并发现影响模型性能的隐藏变化。

ML cube Platform 监控了输入图像并正确识别了导致模型性能下降的意外季节性偏差。动态聚类和漂移可解释性模块允许用户了解偏差的来源。

ML cube Platform 监控输入图像和标签预测,正确识别由于环境照明条件变化而导致的偏差。分段监控允许识别特定生产线中的问题,帮助了解最有可能出现错误的地方。