為什麼 ML cube Platform?
在生產中的 AI 中,出現了一個重要的挑戰:數據的非固定性,這會影響演算法的有效性和可靠性。
ML cube Platform 透過主動偵測資料和操作條件的變化,這些變化可能降低模型準確性並可能導致生產問題來解決此問題。
它可以幫助 AI 開發人員提高其部署在西門子 Industrial Edge 上的 AI 系統的可靠性。

在生產中的 AI 中,出現了一個重要的挑戰:數據的非固定性,這會影響演算法的有效性和可靠性。
ML cube Platform 透過主動偵測資料和操作條件的變化,這些變化可能降低模型準確性並可能導致生產問題來解決此問題。
它可以幫助 AI 開發人員提高其部署在西門子 Industrial Edge 上的 AI 系統的可靠性。


持續即時追蹤模型效能、輸入、影像指標和輸出,產生異常或降低警示,以確保可靠性和快速回應。

透過突出顯示哪些影像特徵或資料區段變更,識別並解釋發生漂移的原因,協助團隊快速了解並解決根本原因。

根據模式將資料分組成不斷演變的叢集,以便偵測資料區段中的變化,並發現影響模型效能的隱藏變更。

ML cube Platform 監控輸入影像,並正確識別出意外的季節性偏移,這導致模型性能下降。動態叢集和漂移可解釋模塊允許用戶了解漂移的來源。

ML cube Platform 監控輸入圖像和標籤預測,正確識別環境照明條件變化導致的漂移。分段式監控可以識別特定生產線中的問題,有助於了解錯誤最可能的地方。