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隨著數據科學平臺在諸如預測分析之類的企業應用程序中擴展,自動化機器學習供應商正在將AI模型與新興基礎架構穩定集成,以簡化部署和編排。
例如,數據科學自動化專家dotData本周發布了一個針對實時預測的基于容器的機器學習模型。應用包括自動貸款處理,動態定價,欺詐檢測和工業物聯網部署,例如本周宣布的智能制造合作伙伴關系。
Stream平臺旨在使用dotData的AI和機器學習模型提供實時預測。這些模型是通過類似于啟動Docker應用程序容器的一鍵式過程從公司的旗艦平臺下載的。
部署選項包括在旨在處理企業AI編排任務的基于云的MLOps平臺中運行實時預測器。該公司周二(7月7日)表示,它還可以在用于物聯網應用的邊緣服務器上運行。
dotData的創始人兼首席執行官Ryohei Fujimaki說:“我們看到對實時預測功能的需求正在增加。” 總部位于加利福尼亞州圣馬特奧的該公司還披露了與日本JFE Steel Corp.的合作關系,以在其制造工廠中部署Stream平臺。
除了自動化的AI開發工作流程外,dotData的MLOps工具也得到了推廣,以使機器學習模型可操作。該功能包括在生產中生產機器學習管道,其中包括功能開發和ML評分,用于預測從數據中得出的未來價值。
該公司表示,“隨著數據隨時間的變化”,維護這些管道的過程是自動化的。
隨著企業開始從對“黑匣子”深度學習的高度依賴轉向可解釋的AI方法,日本計算機巨頭NEC Corp.于2018年4月剝離了Fujimaki的團隊,成立了dotData。衍生產品的“白盒”框架旨在在使機器學習流程自動化的同時,提供有關如何進行預測的更多透明度。這些工具包括數據收集和模型訓練以及模型選擇,現在簡化了通過容器在生產中部署模型的過程。
除了與JFE Steel的最新智能制造合作伙伴關系外,dotData的軟件已被包括日本航空在內的金融服務,電信,零售,制藥,運輸和航空行業的公司采用(OTCMKTS:JAPSY)。
劉熙林