Aporia führt ein Tool zur Ursachenanalyse für die Analyse von Produktionsdaten in Echtzeit ein
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Aporia, eine Plattform zur Beobachtung maschineller Sprache (ML), gab heute die Einführung eines Tools bekannt, das die Überprüfung von Produktionsdaten erleichtern soll. Das Unternehmen gibt an, dass sein Tool „Production Investigation Room“ (Production IR) Datenwissenschaftlern, ML-Ingenieuren und Analysten eine „einzigartige“ einheitliche Überwachungsplattform bietet, die eine digitale Umgebung für die Analyse von Daten in Echtzeit und deren Ursachen bietet Untersuchung und detaillierte Einblicke.
Traditionell war die Überprüfung von Produktionsdaten komplex und zeitaufwändig und wurde durch eingeschränkte Zusammenarbeit und Codeänderungen behindert.
Laut Aporia vereinfacht das neue Tool den Prozess mit einer benutzerfreundlichen und anpassbaren Oberfläche, die an einen Laptop erinnert. Dies sollte die Notwendigkeit einer umfangreichen Codierung überflüssig machen und den Beteiligten helfen, wertvolle Erkenntnisse aus ihren Produktionsdaten abzuleiten.
„Production IR bietet einen zentralen Zugriff auf die Untersuchung von KI/ML-Produktionsdaten. [Es] eliminiert die Herausforderungen und Probleme traditioneller Methoden, wie z. B. eingeschränkten Datenzugriff, eingeschränkte Zusammenarbeit und die Notwendigkeit umfangreicher Code-Schreiben“, sagte Aporia. Gründer und CEO Liran Hason sagte gegenüber VentureBeat: „Mit der direkten Verbindung von Aporia zur Benutzerdatenbank (DDC) ist eine schnelle und effiziente Verarbeitung großer Datenmengen möglich und die Verwaltung großer Datenmengen wird vereinfacht.“
FallTransformation 2023
Besuchen Sie uns vom 11. bis 12. Juli in San Francisco, wo Führungskräfte darüber diskutieren, wie sie KI-Investitionen erfolgreich integriert und optimiert und häufige Fallstricke vermieden haben.
Jetzt registrierenHason wies darauf hin, dass zentralisierte Visualisierungen von Produktionsdaten die Zusammenarbeit fördern und die Ursachenanalyse (RCA) beschleunigen.
Er behauptet, dass dieser Ansatz die Leistung des ML-Modells verbessert und die Effizienz und Effektivität des Data Mining verbessert. Die Plattform ermöglicht es Ermittlern außerdem, Notizen zu hinterlassen, Fortschritte zu melden und andere auf bestimmte Probleme aufmerksam zu machen, was gemeinsame Ermittlungen erleichtert.
Laut Aporia bietet das neue Angebot eine hervorragende Anpassung an spezifische Anforderungen und kann einfach für verschiedene Datensätze und Anforderungen konfiguriert werden, was eine mühelose Visualisierung von Umfragen ermöglicht.
Darüber hinaus konfiguriert Production IR automatisch Big-Data-Abfragen und verringert so die Herausforderungen, die mit umfangreichen Produktionsmodellen und Datenanalysen verbunden sind.
Das Unternehmen sagte, dass der kollaborative Charakter des neuen Tools den Wissensaustausch zwischen Benutzern fördert. Es ermöglicht den Vergleich von Analysen und erleichtert den Informationsaustausch innerhalb der Aporia-Plattform.
„ML-Ingenieure und Datenwissenschaftler können seine Fähigkeiten nutzen, um interaktive Dashboards zu erstellen, die geteilt und in beliebte Tools wie Databricks, Snowflake und mehr integriert werden können“, fügte Hason von Aporia hinzu. „[Mit] einer einheitlichen Ansicht von Daten und Informationen kann jeder im Team auf die gleichen Informationen zugreifen.“
Optimieren Sie die Ursachenanalyse mit einheitlicher DatenüberwachungHason wies darauf hin, dass die traditionelle Ursachenanalyse (RCA) auf vielen... beruht.
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Aporia, eine Plattform zur Beobachtung maschineller Sprache (ML), gab heute die Einführung eines Tools bekannt, das die Überprüfung von Produktionsdaten erleichtern soll. Das Unternehmen gibt an, dass sein Tool „Production Investigation Room“ (Production IR) Datenwissenschaftlern, ML-Ingenieuren und Analysten eine „einzigartige“ einheitliche Überwachungsplattform bietet, die eine digitale Umgebung für die Analyse von Daten in Echtzeit und deren Ursachen bietet Untersuchung und detaillierte Einblicke.
Traditionell war die Überprüfung von Produktionsdaten komplex und zeitaufwändig und wurde durch eingeschränkte Zusammenarbeit und Codeänderungen behindert.
Laut Aporia vereinfacht das neue Tool den Prozess mit einer benutzerfreundlichen und anpassbaren Oberfläche, die an einen Laptop erinnert. Dies sollte die Notwendigkeit einer umfangreichen Codierung überflüssig machen und den Beteiligten helfen, wertvolle Erkenntnisse aus ihren Produktionsdaten abzuleiten.
„Production IR bietet einen zentralen Zugriff auf die Untersuchung von KI/ML-Produktionsdaten. [Es] eliminiert die Herausforderungen und Probleme traditioneller Methoden, wie z. B. eingeschränkten Datenzugriff, eingeschränkte Zusammenarbeit und die Notwendigkeit umfangreicher Code-Schreiben“, sagte Aporia. Gründer und CEO Liran Hason sagte gegenüber VentureBeat: „Mit der direkten Verbindung von Aporia zur Benutzerdatenbank (DDC) ist eine schnelle und effiziente Verarbeitung großer Datenmengen möglich und die Verwaltung großer Datenmengen wird vereinfacht.“
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Er behauptet, dass dieser Ansatz die Leistung des ML-Modells verbessert und die Effizienz und Effektivität des Data Mining verbessert. Die Plattform ermöglicht es Ermittlern außerdem, Notizen zu hinterlassen, Fortschritte zu melden und andere auf bestimmte Probleme aufmerksam zu machen, was gemeinsame Ermittlungen erleichtert.
Laut Aporia bietet das neue Angebot eine hervorragende Anpassung an spezifische Anforderungen und kann einfach für verschiedene Datensätze und Anforderungen konfiguriert werden, was eine mühelose Visualisierung von Umfragen ermöglicht.
Darüber hinaus konfiguriert Production IR automatisch Big-Data-Abfragen und verringert so die Herausforderungen, die mit umfangreichen Produktionsmodellen und Datenanalysen verbunden sind.
Das Unternehmen sagte, dass der kollaborative Charakter des neuen Tools den Wissensaustausch zwischen Benutzern fördert. Es ermöglicht den Vergleich von Analysen und erleichtert den Informationsaustausch innerhalb der Aporia-Plattform.
„ML-Ingenieure und Datenwissenschaftler können seine Fähigkeiten nutzen, um interaktive Dashboards zu erstellen, die geteilt und in beliebte Tools wie Databricks, Snowflake und mehr integriert werden können“, fügte Hason von Aporia hinzu. „[Mit] einer einheitlichen Ansicht von Daten und Informationen kann jeder im Team auf die gleichen Informationen zugreifen.“
Optimieren Sie die Ursachenanalyse mit einheitlicher DatenüberwachungHason wies darauf hin, dass die traditionelle Ursachenanalyse (RCA) auf vielen... beruht.
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