随着数据科学平台在诸如预测分析之类的企业应用程序中扩展,自动化机器学习供应商正在将AI模型与新兴基础架构稳定集成,以简化部署和编排。
例如,数据科学自动化专家dotData本周发布了一个针对实时预测的基于容器的机器学习模型。应用包括自动贷款处理,动态定价,欺诈检测和工业物联网部署,例如本周宣布的智能制造合作伙伴关系。
Stream平台旨在使用dotData的AI和机器学习模型提供实时预测。这些模型是通过类似于启动Docker应用程序容器的一键式过程从公司的旗舰平台下载的。
部署选项包括在旨在处理企业AI编排任务的基于云的MLOps平台中运行实时预测器。该公司周二(7月7日)表示,它还可以在用于物联网应用的边缘服务器上运行。
dotData的创始人兼首席执行官Ryohei Fujimaki说:“我们看到对实时预测功能的需求正在增加。” 总部位于加利福尼亚州圣马特奥的该公司还披露了与日本JFE Steel Corp.的合作关系,以在其制造工厂中部署Stream平台。
除了自动化的AI开发工作流程外,dotData的MLOps工具也得到了推广,以使机器学习模型可操作。该功能包括在生产中生产机器学习管道,其中包括功能开发和ML评分,用于预测从数据中得出的未来价值。
该公司表示,“随着数据随时间的变化”,维护这些管道的过程是自动化的。
随着企业开始从对“黑匣子”深度学习的高度依赖转向可解释的AI方法,日本计算机巨头NEC Corp.于2018年4月剥离了Fujimaki的团队,成立了dotData。衍生产品的“白盒”框架旨在在使机器学习流程自动化的同时,提供有关如何进行预测的更多透明度。这些工具包括数据收集和模型训练以及模型选择,现在简化了通过容器在生产中部署模型的过程。
除了与JFE Steel的最新智能制造合作伙伴关系外,dotData的软件已被包括日本航空在内的金融服务,电信,零售,制药,运输和航空行业的公司采用(OTCMKTS:JAPSY)。
-
应用程序
+关注
关注
37文章
3265浏览量
57677 -
机器学习
+关注
关注
66文章
8406浏览量
132556 -
数据科学
+关注
关注
0文章
165浏览量
10053
发布评论请先 登录
相关推荐
评论