Tutte le funzionalità implementate in DataRobot 7.1
La nuova versione offre un generatore di app senza codice per trasformare i modelli in app AI.
DataRobot è uno degli attori più importanti nell’Intelligenza Aumentata, che lavora per democratizzare la scienza dei dati con l’automazione end-to-end per aiutare a costruire, distribuire e gestire modelli ML. La piattaforma consente alle aziende di sfruttare i vantaggi dell’utilizzo dell’intelligenza artificiale e cerca di massimizzare il valore aziendale fornendo l’intelligenza artificiale su larga scala e ottimizzando costantemente i suoi livelli di prestazioni. In tale nota, DataRobot ha recentemente rilasciato la sua seconda major release del 2021: la versione DataRobot 7.1.
Cosa c’è di nuovo?
Con questo aggiornamento sono state rese disponibili una serie di nuove funzionalità, la prima delle quali è Automated AI Reports. Questi rapporti AI sono stati progettati per riassumere i risultati chiave del progetto di modellazione di un utente per l’esame degli azionisti in un formato facile da consumare. Attraverso questo, lo strumento fornisce un riepilogo completo del progetto con approfondimenti accurati e punteggi di convalida incrociata. Inoltre, il report mostra anche approfondimenti sull’interpretabilità da un istogramma di impatto delle funzionalità e genera spiegazioni dettagliate, metriche sulle prestazioni e approfondimenti sull’etica.
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In secondo luogo, DataRobot 7.1 fornirà l’integrazione push down alla scoperta delle funzionalità per Snowflake . Ciò consentirà agli utenti di creare automaticamente funzionalità dai propri dati Snowflake. L’opzione Feature Discovery di DataRobot aiuterà a semplificare l’adozione dell’AI tra le organizzazioni offrendo funzionalità di ingegneria automatizzata e generando nuove funzionalità per i modelli ML da più set di dati. L’integrazione di questo con Snowflake spingerà questa elaborazione nel cloud di dati, rendendo la nuovissima funzionalità ulteriormente conveniente e precisa.
In terzo luogo, la nuova versione offre uno strumento unico di valutazione della qualità delle relazioni per la scoperta delle funzionalità in DataRobot AutoML, consentendo agli utenti di comprendere la qualità ei potenziali problemi nelle relazioni tra i set di dati primari e secondari. Tali problemi includono dati mancanti e finestre di derivazione delle funzionalità errate. Lavorare su questo ridurrebbe il rischio di cattive relazioni nelle prime fasi del processo di modellazione ML.
In quarto luogo, la nuova serie temporale automatizzata di DataRobot fornirà ora funzionalità di preparazione automatica dei dati, consentendo a DataRobot di identificare le lacune nei dati e suggerire modi in cui l’utente potrebbe colmarle.
In quinto luogo, offrirà Nowcasting per modelli time-aware. Il nowcasting è un approccio alla modellazione che consente alle organizzazioni di raccogliere informazioni essenziali stimando le condizioni attuali della variabile target. La versione 7.1 consentirà agli utenti di accedere a una gamma più completa di progetti e impostazioni di serie temporali aggiuntive per i processi di modellazione.
Sesto, la nuova versione di DataRobot può anche eseguire modelli di previsione in Eureqa, un motore di modellazione proprietario creato dall’AI Lab di Cornell. Questi modelli ruotano attorno all’idea che un algoritmo genetico può adattare diverse espressioni analitiche a dati addestrati e restituire una formula matematica come modello ML. Secondo DataRobot, questo è un approccio fondamentalmente diverso dai tradizionali modelli ML supervisionati, ma può ridurre la complessità e funzionare bene con set di dati piccoli e grandi.
Sette, DataRobots ha semplificato la creazione, la gestione e il monitoraggio dei lavori di previsione come amministratore MLOps. Qui è anche possibile visualizzare le storie e gli stati dei lavori direttamente sull’interfaccia utente di MLOps e accedere alle informazioni su come vengono utilizzate le risorse e da chi. In DataRobot 7.1 arrivano anche gli agenti di gestione MLOps. Questi aiuteranno a fornire la gestione del ciclo di vita per i modelli IA e ML remoti e a comprendere lo stato dei modelli indipendentemente da dove sono stati creati o dove potrebbero essere in esecuzione. Questi agenti di gestione possono anche automatizzare le attività e distribuire o sostituire i modelli direttamente nel loro ambiente.
Infine, la nuova versione offre un generatore di app senza codice per trasformare i modelli in app AI. Questo generatore di app può inserire nuovi dati, eseguire scenari ipotetici, eseguire simulazioni e automatizzare varie attività utilizzando modelli predefiniti e widget drag-and-drop.
Secondo DataRobot, il loro obiettivo è ottenere migliori risultati e possibilità di business utilizzando l’intelligenza artificiale. “Siamo in costante comunicazione con i nostri clienti per quanto riguarda le sfide che devono affrontare durante l’implementazione dell’IA”, ha affermato Nenshad Bardoliwalla, Senior Vice President di DataRobot. Ha aggiunto: “Così, (noi) adatteremo i nostri aggiornamenti in base alle loro esigenze uniche”. La piattaforma basata sull’intelligenza artificiale spera di portare l’intelligenza artificiale agli utenti aziendali, tecnici o meno. Speriamo che la sua nuova versione fornisca alle aziende gli strumenti di cui hanno bisogno per sfruttare il valore reale dell’AI.
