Интерпретируемость модели в машинном обучении относится к способности понимать и объяснять, как модель машинного обучения делает свои прогнозы. Это важный аспект машинного обучения, поскольку он позволяет нам понять, как модель использует входные данные для своих прогнозов, и помогает нам выявить любые отклонения или ограничения в модели. Интерпретируемость особенно важна, когда речь идет о моделях машинного обучения, используемых для принятия решений, влияющих на жизнь людей,..

Оптимизируйте сквозной жизненный цикл приложений машинного обучения, упростив MLOP как для специалистов по обработке и анализу данных, так и для инженеров по программному обеспечению/DevOps. Mosaic AI — это самообслуживаемая унифицированная платформа для анализа данных, которая абстрагирует операционализацию жизненного цикла ИИ за кулисами. Все ключевые заинтересованные стороны могут использовать эту платформу для извлечения ценности для бизнеса из данных. Платформа упрощает парадигму..