Hitachi Vantara presenta gestión de modelos de aprendizaje de máquina

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La nueva gestión está disponible a través de un complemento en Pentaho Marketplace
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La empresa pone a disposición la gestión de modelos de aprendizaje de máquina a través de un complemento en Pentaho Marketplace
Aprendizaje de maquina

Hitachi anunció nuevas capacidades adicionales para orquestación de aprendizaje de máquina, con las que busca ayudar a los científicos de datos a monitorear, probar, reacondicionar y volver a implementar modelos supervisados en producción.

Información

De acuerdo con la compañía, esta nueva gestión de modelos de ciencias de los datos, disponible a través de un complemento en Pentaho Marketplace, permitirá mejorar el proceso de las implementaciones del aprendizaje de máquina en tres áreas:

Lograr que los modelos entren a producción más rápido: Estos nuevos pasos de orquestación del aprendizaje de máquina soportan la ingeniería de datos y funciones. Estos pasos evalúan los modelos y mejoran su precisión utilizando datos reales de producción antes de comenzar a funcionar.

Maximiza la precisión del modelo: Una vez que un modelo está en producción, su precisión generalmente se degrada a medida que los nuevos datos de producción pasan por él. Para evitar esto, un rango de estadísticas de evaluación ayuda a identificar los modelos degradados.

Colabora y gobierna las operaciones del modelo a escala: Más organizaciones exigen visibilidad sobre la forma en que los algoritmos toman las decisiones. La falta de transparencia a menudo conduce a una colaboración deficiente en los grupos que despliegan y mantienen modelos como los equipos de operaciones, científicos de datos, ingenieros de datos, desarrolladores y arquitectos de aplicaciones.

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