Saltar al contenido

Fiddler anuncia la gestión del rendimiento de modelos a escala giga con una comprensión más profunda de los modelos no estructurados y una capacidad de detección fina para lanzar nuevas iniciativas de IA

30 de julio de 2022

Fiddler, pionera en Model Performance Management (MPM), anunció importantes mejoras en su plataforma MPM, incluida la ingestión de modelos a escala giga, procesamiento de lenguaje natural (NLP) y monitoreo de visión por computadora (CV), desequilibrio de clases y una interfaz intuitiva y optimizada. experiencia de usuario. Con estas nuevas funciones, la plataforma Fiddler MPM ofrece una comprensión más profunda del comportamiento y el rendimiento del modelo no estructurado, y una escalabilidad mejorada, la capacidad de descubrimiento de desviaciones de modelo raras y matizadas y la facilidad de uso.

Según el Global AI Adoption Index 2022 de IBM, la mayoría de las organizaciones no han tomado medidas clave para garantizar que su IA sea confiable y responsable. Dichos pasos incluyen la reducción del sesgo (74 %), el seguimiento de las variaciones de rendimiento y la deriva del modelo (68 %) y asegurarse de que puedan explicar las decisiones impulsadas por la IA (61 %). Al poner en funcionamiento el aprendizaje automático de una manera segura y confiable e ir más allá de las métricas para explicar los resultados, la plataforma Fiddler MPM hace realidad modelos de IA más transparentes.

El poder combinado de las nuevas capacidades de Fiddler ayudará a las empresas de finanzas, banca, seguros, atención médica, defensa, justicia penal, comercio minorista y viajes a avanzar en sus esfuerzos de IA y ofrecer modelos responsables. Específicamente, Fiddler ha agregado capacidades para empoderar a las organizaciones globales y las compañías Fortune 500 para:

  • Monitor de PNL y CV – Fiddler ahora proporcionará capacidades de monitoreo de vectores para ayudar a las organizaciones a obtener una comprensión más profunda de los modelos de ML más complejos en producción que involucran datos no estructurados como texto, imágenes, incrustaciones y representaciones de modelos intermedios. Por ejemplo:
    • Los médicos pueden obtener una mayor precisión en el reconocimiento de patrones a medida que cambian las variantes de las enfermedades.
    • Los fabricantes pueden recibir alertas cuando el tipo de defectos cambia en un modelo CV de detección de defectos
    • Los fabricantes de automóviles pueden mejorar la seguridad de los pasajeros al permitir que los automóviles detecten un cambio en los patrones climáticos o un cambio en el entorno de la carretera (por ejemplo, zonas de construcción)
  • Desequilibrio de clase de dirección – Si bien la probabilidad de que ocurra un evento de baja frecuencia es rara, también es relativamente difícil de detectar. Fiddler ayuda a las organizaciones a descubrir desviaciones matizadas del modelo en segmentos minoritarios y descubrir casos de uso similares a fraudes en las industrias de finanzas, venta minorista, juegos, manufactura y educación, entre otras. Por ejemplo:
    • Se notifica a las empresas de juegos cuando se producen transacciones fraudulentas, incluidas variaciones sutiles, que podrían costar millones de dólares en ingresos potenciales.
    • Las organizaciones pueden proteger sus esfuerzos publicitarios al detectar tasas de clics de anuncios más altas de lo habitual para identificar comportamientos maliciosos que afectan sus resultados.
    • Las plataformas de comercio electrónico reciben una alerta inmediata cuando se produce un ligero cambio en los patrones de compra dentro de un subconjunto de atributos de una categoría de producto.

Fiddler también ha creado una interfaz de usuario de panel único, que brinda a los equipos de ciencia de datos y MLOps una visibilidad similar a la de un centro de comando sobre el comportamiento y el rendimiento de cada modelo en el entrenamiento y la producción. Los equipos pueden ver, priorizar y administrar actualizaciones, alertas, versiones, tráfico y derivas desde una página de inicio centralizada. Además, los clientes ahora pueden elegir dónde implementar sus modelos para satisfacer las necesidades de su empresa, ya sea en las instalaciones, en la nube o en ambos.


Recomendado: ¿Qué es el Big data?.


“El desarrollo del modelo de IA es fundamental para la capacidad de nuestra empresa de contratar, examinar y combinar los mejores talentos de ingeniería y desarrollo de software del mundo con oportunidades laborales de calidad”, dijo Jonathan Siddharth, director ejecutivo y fundador de Turing, un cliente de Fiddler. “Hemos invertido en Fiddler para monitorear modelos y garantizar que nuestra IA sea siempre justa y explicable. Su plataforma y las nuevas mejoras demuestran el camino a seguir para hacer realidad la IA responsable para todas las organizaciones”.

“Para que las organizaciones tengan éxito con la IA, es fundamental que se aseguren de que los modelos de aprendizaje automático subyacentes sean resistentes a los cambios en los datos, no se basen en funciones falsas y no discriminen indebidamente a los grupos minoritarios”, dijo Krishna Gade, Fundador y director ejecutivo, Fiddler. “Nuestras nuevas capacidades brindan a las empresas una visibilidad aún mayor durante todo el ciclo de vida del modelo. La capacidad de comprender y explicar datos no estructurados y descubrir desviaciones de modelos raras pero costosas es un cambio de juego y abre enormes oportunidades de IA en una gran cantidad de casos de uso y un conjunto diverso de industrias. Con Fiddler, las organizaciones pueden ofrecer modelos de inteligencia artificial a escala empresarial que impulsan mejores resultados comerciales y resultados responsables y justos para los consumidores”.

Regístrese para recibir el boletín gratuito insideBIGDATA.

Únase a nosotros en Twitter: @InsideBigData1 – https://twitter.com/InsideBigData1