Per essere considerato per la categoria Piattaforme MLOps, un prodotto deve soddisfare i seguenti criteri: * Piattaforma per il monitoraggio e la gestione: il prodotto deve fornire una piattaforma completa per il monitoraggio e la gestione dei modelli di machine learning. Ciò include funzionalità per il monitoraggio delle versioni del modello, il monitoraggio delle metriche delle prestazioni e la gestione dei cicli di vita del modello. * Integrazione nelle applicazioni aziendali: dovrebbe consentire agli utenti di integrare perfettamente i modelli di machine learning in varie applicazioni aziendali all'interno dell'azienda. Questa capacità di integrazione garantisce che i modelli possano essere implementati e utilizzati in modo efficace all'interno dell'infrastruttura esistente. * Monitoraggio dello stato e delle prestazioni: il prodotto deve consentire agli utenti di monitorare in tempo reale lo stato e le prestazioni dei modelli di machine learning distribuiti. Ciò comporta il monitoraggio di indicatori chiave quali accuratezza, latenza, utilizzo delle risorse e deriva del modello per garantire prestazioni ottimali. * Strumento di gestione olistica: dovrebbe fornire uno strumento di gestione olistica che offra approfondimenti su tutti i modelli implementati nell'azienda. Ciò include funzionalità per la governance del modello, il monitoraggio della conformità e la visibilità centralizzata sull'intero ecosistema del modello. Il rispetto di questi criteri garantisce che il prodotto offra solide funzionalità per la gestione efficace delle operazioni di machine learning all'interno di un'organizzazione.
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Il motore di dati per l'intelligenza artificiale. Data curation, etichettatura assistita dall'intelligenza artificiale, addestramento e diagnostica dei modelli e servizi di etichettatura, tutto in un'unica piattaforma, per creare prodotti IA migliori, notevolmente veloci.
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