Гибкие 모델 해석 решения

Используйте многофункциональные 모델 해석 инструменты, которые адаптируются под ваши нужды.

모델 해석

  • H2O.ai предлагает мощные платформы ИИ для создания и развертывания моделей машинного обучения.
    0
    0
    Что такое H2O.ai?
    H2O.ai — это ведущая платформа ИИ, которая предоставляет пользователям возможность эффективно создавать, управлять и развертывать модели машинного обучения. Она предлагает набор инструментов, включая автоматизированное машинное обучение, библиотеки с открытым исходным кодом и облачные сервисы, предназначенные для упрощения рабочего процесса машинного обучения. Независимо от того, решают ли пользователи задачи больших данных или стремятся улучшить существующие приложения, H2O.ai поддерживает широкий спектр случаев использования благодаря своей гибкой архитектуре и мощным алгоритмам.
    Основные функции H2O.ai
    • Автоматизированное машинное обучение
    • Инструменты визуализации данных
    • Интерпретация моделей
    • Варианты развертывания в облаке и на месте
    Плюсы и минусы H2O.ai

    Минусы

    Информация о ценах не доступна непосредственно на главном сайте.
    Для полного использования всех возможностей платформы может потребоваться техническая экспертиза.
    Возможна сложность в управлении и интеграции различных компонентов ИИ для некоторых пользователей.

    Плюсы

    Полный набор, объединяющий возможности предсказательного и генеративного ИИ.
    Поддерживает гибкое развертывание, включая изолированные и гибридные облачные среды.
    Открытые компоненты с возможностью кастомизации и владения ИИ-моделями.
    Функции корпоративного уровня, включая управление рисками моделей, соответствие требованиям и объяснимость.
    Поддерживает контроль затрат за счет смешивания проприетарных и открытых языковых моделей.
    Инструменты без кода для тонкой настройки и развертывания ИИ-моделей.
    Широкое внедрение в различных отраслях.
  • Открытая библиотека для интерпретируемости моделей в PyTorch.
    0
    0
    Что такое captum.ai?
    Captum — это расширяемая библиотека, которая предоставляет общие реализации для интерпретируемости моделей в PyTorch. Она направлена на разъяснение сложных моделей машинного обучения, предлагая несколько алгоритмов для анализа и понимания предсказаний моделей. Captum включает в себя разнообразные методы, такие как абляция признаков, интегрированные градиенты и другие, которые помогают исследователям и разработчикам осмысливать и улучшать свои модели.
Рекомендуемые