Censius

Censius : Plateforme d’observabilité de l’AI pour une performance de modèle améliorée

Qu’est-ce que Censius ? Censius est une plateforme d’observabilité de l’AI conçue pour aider les équipes d’apprentissage automatique à comprendre, à analyser et à améliorer la performance de leurs modèles d’AI dans des scénarios réels. Elle assure une surveillance automatisée et un dépannage proactif pour garantir la fiabilité et l’efficacité des modèles tout au long de leur cycle de vie.

Comment fonctionne Censius ? Censius automatise la surveillance des modèles, ce qui permet aux équipes de :

• Détecter et analyser les dérives du modèle afin de maintenir la précision.
• Obtenir une analyse des causes profondes des décisions afin de comprendre le comportement du modèle.
• Analyser la performance des cohortes afin d’assurer l’équité et la cohérence.

Principales caractéristiques et avantages

• Observabilité de l’AI de bout en bout: Offre une surveillance automatisée et un dépannage proactif pour la création de modèles fiables.
• Surveillance de l’AI générative: Surveille les problèmes de modèles non structurés afin d’optimiser la performance.
  • Plongée en profondeur dans le comportement du modèle grâce à la visualisation de l’intégration.
  • Détection rapide des problèmes de qualité des données.
  • Analyse des causes profondes de la rétroaction négative.
• Surveillance du modèle: Résout l’obsolescence du modèle et adapte la surveillance de la performance grâce à des renseignements exploitables.
  • Surveille les signes vitaux du ML pour corriger rapidement les problèmes de performance.
  • Envoie des alertes en temps réel en cas de violation des seuils.
  • Fournit des données de performance du modèle en temps réel.
• Explicabilité: Explique les prédictions complexes du modèle, favorisant la confiance grâce à la gouvernance et aux mesures d’équité.
  • Explique les décisions d’AI aux parties prenantes.
  • Effectue une analyse des causes profondes grâce à l’explicabilité globale, locale et des cohortes.
  • Permet la détection des biais.
• Censius Analytics: Plateforme centralisée pour évaluer la performance du modèle et son incidence sur les mesures commerciales.
  • Quantifie le rendement du capital investi grâce à des tableaux de bord personnalisés.
  • Permet la collaboration en temps réel.
  • Fournit des tableaux de bord de visualisation à 360 degrés.

Comment démarrer

1. Intégrer le SDK: Enregistrer le modèle, consigner les caractéristiques et saisir les prédictions.
2. Configurer les moniteurs: Suivre l’ensemble du pipeline de ML à l’aide de diverses configurations de moniteurs.
3. Observer: Analyser la performance du modèle et résoudre les problèmes.

À qui s’adresse Censius ?

• Ingénieurs en apprentissage automatique : Rationaliser la surveillance et la maintenance des modèles.
• Intervenants des produits et des entreprises : Comprendre la performance du modèle et le rendement du capital investi.
• Scientifiques des données : Améliorer la précision et la fiabilité du modèle.

Cas d’utilisation

• Soins de santé: Améliorer les modèles pour de meilleurs résultats pour les patients.
• Détection de fraude: Détecter plus efficacement les activités frauduleuses.
• Mise à l’échelle de l’entreprise: Optimiser les modèles pour mettre à l’échelle les opérations de l’entreprise.

Pourquoi Censius est-il important ?

Censius est essentiel, car il fournit une solution complète pour la surveillance et la maintenance des modèles d’AI, garantissant qu’ils fonctionnent de manière fiable et qu’ils offrent une valeur ajoutée. En offrant des fonctionnalités telles que la surveillance de l’AI générative, l’explicabilité du modèle et l’analyse en temps réel, Censius permet aux équipes de faire confiance à leurs modèles et d’optimiser leur performance de manière continue.

Quels problèmes Censius résout-il ?

• Dérives du modèle: Il détecte et analyse automatiquement les dérives du modèle.
• Manque de transparence: Il fournit une analyse des causes profondes pour une meilleure prise de décision.
• Biais: Il aide à analyser la performance des cohortes afin d’éliminer les biais.