Dataiku bring Kontrollzentrum für KI-Governance und Tools für MLOps

Start von Dataiku 10 Dataiku bring Kontrollzentrum für KI-Governance und Tools für MLOps

06.12.2021 Von Christoph Kurth

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Dataiku

Die Enterprise-AI Plattform Dataiku schickt Version 10 an den Start. Zu den Neuheiten des Updates zählen ein zentrales Kontrollzentrum für KI-Governance, die MLOps-Suite und verschiedene, individuell anpassbare Starterprojekte.

Die neuen Werkzeugen sollen IT-Teams und Data Scientists helfen, Modelle, die sich in der Entwicklung oder Produktion befinden, automatisch zu bewerten, zu überwachen und zu vergleichen.

Zugang zur Plattform für Nicht-Experten

Da die Nutzung von KI und Machine Learning branchenübergreifend voranschreitet, benötigen nicht länger nur Data Scientists und IT-Manger Zugriff auf die Plattform, erklärt Dataiku. Clément Stenac, CTO und Mitbegründer von Dataiku, sagt: „Wir waren schon immer der Meinung, dass Unternehmen, die KI skalieren wollen, auch Nicht-Experten für die Sache gewinnen müssen.“

Mit Dataiku 10 sollen daher auch IT-Leiter, Produktmanager, Betriebsleiter und Beteiligte aus anderen Abteilungen miteinbezogen werden. Als Voraussetzung für die Zusammenarbeit nennt Dataiku eine gemeinsame Sprache für die Verwaltung von MLOps in den Abteilungen und einen einheitlichen Rahmen für jedes Projekt.

KI-Governance

In Dataiku 10 wird die MLOps-Suite um automatische Drift-Analysen erweitert. Verbesserte What-if-Simulationen sollen einen besseren Einblick in das Verhalten und die Leistung von Live-Modellen geben. Unabhängig davon, ob sich Modelle in der Entwicklung oder Produktion befinden, sollen IT-Teams und Data Scientists ihre Modelle so besser bewerten, überwachen und vergleichen können.

Dataiku zufolge sollen Kunden auch die Möglichkeit haben, alle ihre Modelle in einer zentralen Modellregistrierung einsehen zu können, unabhängig davon, ob sie nativ in Dataiku oder externen Tools entwickelt wurden.

Dataiku 10 bietet zudem Standart-Starterprojekte für verschiedene Anwendungsfälle, die Kunden ihren eigenen Bedürfnissen entsprechend anpassen können. Dabei helfen Tools wie Geodatenanalyse, native Deep-Learning-Funktionen, eine unterstützte Datenexploration und verbesserte visuelle interaktive Einblicke.

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