Censius: una plataforma que transforma el seguimiento y análisis de modelos de aprendizaje automático
Censius.ai es una plataforma de observabilidad de IA para equipos que trabajan con aprendizaje automático en empresas. Ofrece amplias capacidades para monitorear, analizar y explicar modelos de aprendizaje automático (ML) a lo largo de su ciclo de vida.
Principales características:
Monitoreo de modelos de IA: Censius le permite monitorear problemas de modelos no estructurados para una resolución oportuna y optimización del rendimiento. La plataforma proporciona una detección temprana de problemas de calidad de los datos para ayudar a mantener sus potentes modelos en funcionamiento.
Explicabilidad: Censius lo ayuda a explicar predicciones de modelos complejos y establecer confianza utilizando métricas de equidad y gobernanza del modelo. La plataforma le permite explicar el "por qué" detrás de las decisiones de la caja negra de la IA a las partes interesadas, así como realizar análisis de causa y efecto con explicabilidad global, local y de cohorte.
Censius Analytics: Censius ofrece una plataforma centralizada para evaluar el rendimiento del modelo y su impacto en las métricas comerciales. Le permite obtener datos de rendimiento del modelo en tiempo real y cuantificar el ROI de los modelos de ML mediante paneles personalizables.
Integración y uso:
Censius se puede integrar fácilmente mediante SDK de Java y Python o API REST e implementar en la nube o en su propio servidor. El proceso implica registrar el modelo, registrar características y capturar predicciones en tan solo unas pocas líneas de código. Luego puede instalar monitores y elegir entre docenas de configuraciones de monitores para monitorear todo su proceso de aprendizaje automático.
Solicitud de varios roles:
Los ingenieros de aprendizaje automático pueden automatizar el monitoreo continuo de modelos para detectar sesgos y valores atípicos, y dividir los datos en diferentes cohortes para garantizar la coherencia de las decisiones y eliminar los sesgos.
Las partes interesadas del producto y del negocio pueden obtener visibilidad y comprensión completas del rendimiento del modelo, generar confianza entre los usuarios, incluida la explicabilidad del modelo para cada solución, y explorar el retorno de la inversión empresarial para comprender cómo el modelo agrega valor comercial utilizando métricas y visualizaciones comerciales específicas.
La red neuronal Censius se publicó por primera vez el 07/03/2023 21:51:48 y se editó manualmente el 22/04/2024 01:57:11.