NEW YORK--(Antara/BUSINESS WIRE)—Hari ini Dataiku, platform Enterprise AI dan pembelajaran mesin terkemuka, mengumumkan perilisan Dataiku 7, yang membawa integrasi lebih dalam untuk para profesional data teknis untuk bekerja pada pengembangan proyek pembelajaran mesin dan penjelasan tingkat baris untuk AI white-box. Hal-hal penting fitur tambahan dengan perilisan terbaru ini termasuk aplikasi web yang diberdayakan Kubernetes untuk memperluas kapabilitas yang diperkenalkan di Dataiku 6 dan plugin pelabelan data bantuan pembelajaran mesin.
Untuk melihat rilis pers multimedia selengkapnya, klik di sini: https://www.businesswire.com/news/home/20200318005008/en/
“Kolaborasi telah menjadi inti Dataiku sejak pendirian kami pada tahun 2013, dan dengan Dataiku 7, kami terus menambah fitur-fitur yang memperdalam filosofi kami untuk mendemokrasikan AI secara efektif di perusahaan,” kata CEO Dataiku Florian Douetteau. “Dengan pekuncuran ini, Dataiku 7 merupakan rilis produk konsekutif kedua kami yang memperluas fitur-fitur untuk AI yang bisa dijelaskan, sebuah komponen kritis untuk organisasi di seluruh industri untuk berhasil dan memahami dampak dari hasil model AI mereka.”
Organisasi di seluruh dunia berkomitmen untuk upaya perusahaan AI secara menyeluruh, namun berjuang untuk mendemokrasikan proyek secara menyeluruh untuk memberikan lebih akses individu ke wawasan data yang dapat ditindaklanjuti. Daitaku 7 membawa lebih banyak orang-orang ke meja melalui kolaborasi dan memberdayakan individu-individu dengan AI yang bisa dijelaskan untuk bisnis untuk menggunakan data hari ke hari dan membangun proyek AI yang berdampak.
Dengan peluncuran Dataiku 7, fitur-fitur baru termasuk:
Dukungan untuk Analisis Statistik Lanjut: Para ahli statistik sekarang bisa menggunakan Daitaku untuk melakukan analisis statistik lanjut di format lembar kerja dan kartu ketika berkolaborasi dengan data yang lebih luas atau tim analitik. Dulu, para ahli statistik lanjut dipindahkan ke alat tersimpan untuk non-ahli statistik tanpa visibilitas, menciptakan hambatan dalam tata kelola dan penyebaran proyek AI.
Penjelasan Prediksi Tingkat Lanjut: Secara tradisional, model pembelajaran tidak termasuk wawasan tentang kenapa atau bagaimana mereka sampai pada suatu hasil, membuatnya sulit untuk menjelaskan secara obyektif keputusan yang dibuat dan tindakan berdasarkan model-model ini. Penjelasan prediksi di Dataiku membuka black box dengan mendiskripsikan yang mana karakteristik, atau fitur-fitur, memiliki dampak paling besar pada hasil model. Dataiku 7 mencakup penjelasan prediksi tingkat baris pada set data output serta visualisasi interaktif dari penjelasan prediksi individual.
Git untuk Kolaborasi Pembuat Kode yang Lebih Baik: Dengan integrasi Git yang ditingkakan di Dataiku 7, ilmuwan data (atau pengguna pertama kode lain) bisa membuat, menghapus, mendorong, dan menarik ranting Git secara langsung dari Dataiku, Ini membawa keuntungan efisiensi besar, sebagai pembuat kode bisa menduplikasi proyek untuk perubahan kotak pasir dengan mudah, meninggalkan proyek original yang tidak berefek. Setelah iterasi pada proyek duplikat selesai, perubahan dapat dengan mulus digabungkan kembali ke proyek asli (dengan semua perubahan dilacak di Git).
Lebih Elastisitas Dengan Kubernetes: Dataiku 7 memperluas kemampuan kluster Kubernet yang dikelola dari Dataiku 6 dengan mengizinkan para pengguna sekarang untuk menjalankan aplikasi web pada kluster Kubernet. Ini memungkinkan para pengguna secara bersamaan dan backend eksekusi cepat, fleksibel untuk penyebaran AI yang padat sumber daya.
Plugin Pelabelan untuk Pembelajaran Aktif: Data yang dilabeli dengan baik merupakan prasyarat untuk membuka wawasan yang tepat dan berkualitas dari model pembelajaran mesin dan kemampuan untuk melabeli data secara cepat sering mempercepat seluruh siklus analitik dengan memudahkan langkah pengumpulan data yang membosankan dan menghabiskan waktu.Plugin pelabelan manusia dalam lingkaran baru dan pembelajaran aktif menyediakan serangkaian aplikasi web Dataiku untuk memudahkan proses pelabelan apakah data berbentuk tabel, gambar, atau bahkan suara.
Dataiku memberdayakan 2000 global untuk merubah se data besar ke dalam wawasan yang dapat ditindaklanjuti, mendemokratisasi proyek-proyek AI, dan inisiatif pembelajaran mesin skala besar-besaran. Dengan perilisan hari ini, Dataiku meningkatkan kolaborasi lebih dalam dan AI yang dapat dijelaskan untuk membawa ilmu data ke orang-orang lebih banyak dengan platform berbasis tim intuitifnya.
Untuk mempelajari lebih lanjut tentang pengumuman hari ini dan untuk melihat lebih dalam Dataiku 7, silakan baca catatan rilis.
Untuk menerima demo Dataiku, termasuk melihat fitur baru dalam aksi, daftar ke webinar pada 16 April.
Tentang Dataiku
Dataiku merupakan platform data terpusat yang mendemokratisasikan penggunaan ilmu data, pembelajaran mesin, dan AI dalam perusahaan. Dengan Dataiku, bisnis secara unik diberdayakan untuk bergerak sepanjang perjalanan data mereka dari persiapan data hingga analitik pada skala ke Enterprise AI. Dengan memberikan landasan bersama bagi para ahli dan penjelajah data, repositori praktik terbaik, pintasan untuk pembelajaran mesin dan penyebaran/manajemen AI, dan lingkungan yang terpusat dan terkendali, Dataiku adalah katalis untuk perusahaan yang didukung data.
Baca versi aslinya di businesswire.com: https://www.businesswire.com/news/home/20200318005008/en/
Kontak
Laurel Toney
Strange Brew Strategies
dataiku@strangebrewstrategies.com
Sumber: Dataiku
Pengumuman ini dianggap sah dan berwenang hanya dalam versi bahasa aslinya. Terjemahan-terjemahan disediakan hanya sebagai alat bantu, dan harus dengan penunjukan ke bahasa asli teksnya, yang adalah satu-satunya versi yang dimaksudkan untuk mempunyai kekuatan hukum.
Pewarta: PR Wire
Editor: PR Wire
Copyright © ANTARA 2020
