أطلقت أبوريا أداة تحليل السبب الجذري لتحليل بيانات الإنتاج في الوقت الفعلي

انضم إلى كبار المسؤولين التنفيذيين في سان فرانسيسكو يومي 11 و 12 يوليو وتعلم كيف يتقدم قادة الأعمال لثورة الذكاء الاصطناعي التوليدية . اكتشف المزيد

أعلنت اليوم Aporia ، وهي منصة مراقبة بلغة الآلة (ML) ، عن إطلاق أداة تهدف إلى تسهيل مراجعة بيانات الإنتاج. تقول الشركة إن أداة غرفة التحقيق في الإنتاج (Production IR) تزود علماء البيانات ومهندسي ML والمحللين بمنصة مراقبة موحدة "فريدة من نوعها" توفر بيئة رقمية لتحليل البيانات في الوقت الفعلي والسبب الجذري تحقيق وإحصاءات متعمقة.

تقليديًا ، كانت مراجعة بيانات الإنتاج معقدة وتستغرق وقتًا طويلاً ، ويعوقها التعاون المحدود وتغييرات التعليمات البرمجية.

تقول Aporia أن الأداة الجديدة تبسط العملية بواجهة سهلة الاستخدام وقابلة للتخصيص تذكرنا بجهاز كمبيوتر محمول. وهذا من شأنه أن يلغي الحاجة إلى ترميز مكثف ويساعد أصحاب المصلحة على استخلاص رؤى قيّمة من بيانات الإنتاج الخاصة بهم.

"يوفر IR للإنتاج وصولاً مركزياً لدراسة بيانات إنتاج الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة. [إنه] يزيل تحديات وآلام الطرق التقليدية ، مثل الوصول المقيد إلى البيانات ، والتعاون المحدود ، والحاجة إلى كتابة تعليمات برمجية مكثفة ،" قال المؤسس والرئيس التنفيذي ليران هاسون لـ VentureBeat: "من خلال اتصال Aporia المباشر بقاعدة بيانات المستخدم (DDC) ، فإنه يتيح سرعة وكفاءة في البيانات الضخمة ، مما يبسط إدارة مجموعات البيانات الكبيرة." حدث

تحويل 2023

انضم إلينا في سان فرانسيسكو يومي 11 و 12 يوليو ، حيث سيناقش كبار المسؤولين التنفيذيين كيفية دمج استثمارات الذكاء الاصطناعي وتحسينها لتحقيق النجاح وتجنب المزالق الشائعة. سجل الان

أشار هاسون إلى أن التصورات المركزية لبيانات الإنتاج تعزز التعاون وتسريع تحليل السبب الجذري (RCA).

يدعي أن هذا النهج يحسن أداء نموذج ML ويحسن كفاءة وفعالية التنقيب في البيانات. تسمح المنصة أيضًا للمحققين بترك ملاحظات ، والإبلاغ عن التقدم المحرز ، وتنبيه الآخرين إلى قضايا محددة ، مما يسهل التحقيقات التعاونية.

وفقًا لـ Aporia ، يوفر العرض الجديد تخصيصًا رائعًا لتلبية احتياجات محددة ويمكن تهيئته بسهولة ليناسب مجموعات ومتطلبات البيانات المختلفة ، مما يتيح تصور الاستطلاعات بسهولة.

بالإضافة إلى ذلك ، يقوم IR للإنتاج تلقائيًا بتهيئة استعلامات البيانات الضخمة ، مما يخفف من التحديات المرتبطة بنماذج الإنتاج واسعة النطاق وتحليل البيانات.

قالت الشركة إن الطبيعة التعاونية للأداة الجديدة تعزز مشاركة المعرفة بين المستخدمين. يسمح بمقارنة التحليل ويسهل مشاركة المعلومات داخل منصة Aporia.

"يمكن لمهندسي ML وعلماء البيانات الاستفادة من إمكاناتها لإنشاء لوحات معلومات تفاعلية يمكن مشاركتها ودمجها مع الأدوات المفضلة مثل Databricks و Snowflake والمزيد ،" أضاف Hason من Aporia. "[باستخدام] عرض موحد للبيانات والمعلومات ، يمكن لكل فرد في الفريق الوصول إلى نفس المعلومات." تبسيط تحليل السبب الجذري من خلال المراقبة الموحدة للبيانات

أشار هسون إلى أن تحليل السبب الجذري التقليدي (RCA) يعتمد على العديد من ...