Wizard AI

O teste de ML e o produto de governança oferecido, fazem a criação, melhoria, lançamento e manutenção de modelos ML confiáveis, simples e fácil

1.Execute o modelo através do conjunto de teste

2.Melhore o modelo ao diminuir novos riscos

3.Monitore a confiabilidade na produção


Fabricante: Wizard AI


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Teste

O conjunto de teste é o núcleo do produto Wizard AI. Uma vez que você terminar a modelagem, use o SDK para checar a robustez dos seus modelos.

  • Estrutura de imparcialidade testada em batalha para verificar o quão justos são seus modelos em nível individual e global
  • Ferramentas de PenTesting de dados sintéticos para simular rascunhos de dados e testar seu modelo para garantir que eles permaneçam robustos em relação às tendências de mercado esperadas
  • Técnicas de XAI de ponta podem quebrar modelos de caixa preta e fornecer explicações para seus modeladores e partes interessadas
  • Verificações claras de conformidade para garantir que seus modelos atendam aos requisitos regulatórios da empresa e do governo


Diminuição

Uma vez que o teste esteja completo, Wizard irá coletar todos os riscos descobertos e oferecer um relatório de consumo com explicações, requerimentos de compliance, resultados dos controles, vulnerabilidades que devem ser endereçadas.

  • Relatório facilmente consumível para compartilhar com as partes interessadas e fornecer contexto a outros modeladores
  • Aumento de dados para melhorar o desempenho em classes minoritárias e discrepâncias de desvio de dados
  • Reduz o tempo de depuração do modelo (geralmente um sprint completo!) em mais de 95%, aumentando o desempenho e a eficiência do modelo
  • Descubra bugs 2,8 vezes mais graves do que a depuração tradicional



Monitoramento

Constantemente controlam os seus modelos em produção para garantir que eles vão aderir aos princípios Reliable AI.

  • Modelo de observação para todo o conjunto de teste para garantir confiabilidade e compliance contínuo
  • Alertando o sistema em todo local para sempre saber o status do ambiente de produção
  • Model store e roll back para comparar o modelo de performance e garantir que o melhor modelo está em produção a todo momento.
  • Aprendizagem organizacional das tendências do mercado, preferências do consumidor por meio de contínuos modelos explicativos.


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