DataRobot的最新企业AI平台如何增强视觉AI和深度学习功能?
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发布时间：2024-05-09 07:49
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时间：2024-06-03 16:01
DataRobot，作为企业AI领域的领军者，今日宣布对其AI平台进行全面升级，以推动AI的力量触及更多用户，简化深度学习模型的构建与部署，进一步挖掘AI的潜力。这个全新版本不仅包含了突破性的视觉AI和AI应用程序，还强化了自动化深度学习功能，以及一系列MLOps和时间序列分析的优化。
新版本的视觉AI模块，让计算机视觉任务如图像识别和分类变得触手可及。用户只需将图像数据轻松导入，几分钟内就能建立自定义深度学习模型。Visual AI的强大之处在于它支持多种数据类型，如图像、数字、分类、日期和原始文本，助力用户在基于图像的机器学习上更进一步。
AI应用程序的引入，使得无论技能高低的员工都能通过交互式的预测见解，对基础模型进行试验和决策。平台附带的应用程序库，犹如一个AI应用的定制化商店，帮助企业用户找到最适合他们业务需求的解决方案。
基于Keras的新模型框架，DataRobot深度学习功能大放异彩，其自动化特性显著降低了训练成本和时间。新功能不仅让模型部署变得快捷，还让用户能够深入理解模型运作，轻松适配现有架构。
产品与客户体验高级副总裁Phil Gurbacki自豪地表示：“DataRobot一直致力于推动AI技术的边界，这次通过自动化深度学习和Visual AI功能，我们为各行各业的专业人士提供了前所未有的便利。无论面对图像相关任务还是传统数据，用户都能从更广阔的视角进行决策，提升业务洞察力。”
同时，DataRobot MLOps功能也得到了显著增强，包括预打包的模型环境和无缝Python/R模型部署，以及集成的Kubernetes和大规模云存储。监控代理的加入，确保模型在各种环境中的稳定运行。
自动化时间序列分析的升级，现在采用先进技术，简化了大型多序列预测任务的执行，使得复杂预测变得轻而易举。
自Paxata收购后，DataRobot的AI Catalog与Paxata的AI辅助数据准备解决方案深度融合，不论是新手还是专业人士，都能更高效地探索、清洗、整合和塑造数据，以支持机器学习模型的训练与部署。
DataRobot的这一系列创新，无疑为企业AI的广泛应用打开了新的篇章，助力用户在智能化道路上更进一步。
