通过ML系统的应用程序性能监控解决ML模型性能和漂移检测
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-11-11
这是一种用于机器学习模型性能监视的新解决方案，它提供对算法推理和操作指标的可靠访问
如今许多企业无法监视进入生产应用程序的ML模型的性能，并且这样做的组织通常使用不同工具和手动流程的拼凑而成，而通常并不需要满足利益相关者要求的关键数据，如果没有全面的监视和集中的数据收集，组织将面临模型漂移，失败风险以及无法响应环境和客户行为变化而达到性能目标的麻烦，通过将操作指标（执行时间，请求标识等）与用户定义的推理指标（置信度，准确性等）相结合来解决这些问题，这对于识别和纠正模型漂移，数据偏斜和负反馈都是必不可少的循环。
推出新的数据服务套件，以简化大规模的文件数据管理
文件数据平台，可帮助组织轻松存储和管理文件数据，从而可以的自由度，控制力和实时可见性来构建和扩展应用程序，从根本上简化了对大量文件的管理数据，彻底的简化对于客户使用非结构化数据取得成功至关重要，我们的软件驱动的文件数据平台提供企业级功能，从根本上简化了当今的数字转换过程，客户可以简化基础架构的复杂性，加速创新并释放数据的强大功能，无论它位于何处。
自动合规性和性能监视工具推动了SQL Server增强功能的变革
对其SQL Server性能监视和诊断解决方案Cloud进行了增强，DevOps和操作工具中提供了一系列功能，可帮助SQL Server专业人员识别并保护敏感数据，以确保符合数据隐私标准， Cloud的新更新提供了世界上个SaaS平台，该平台可为混合SQL Server环境提供深度性能诊断，数据库安全性和合规性流程需要实现自动化，并紧密集成到DevOps管道中，然后在部署后与防篡改数据库审核相结合，以确保遵守区域和行业标准，同时继续交付出色的软件。
以测量为先的方法来解决课程正确的机器学习问题
在默认的“越多越好”框架中进行操作，今天的数据科学和机器学习团队被鼓励在数据准备和计算能力上花费数百万元，结果专家们被模型的复杂性，大小和不透明性所困扰，导致业务输出有限，并且常常使投资回报令人失望，通过采取根本不同的方法来纠正这一巨大的行业问题：在构建任何东西之前，根据目标模型的类型来测量数据中的信息内容，方法引导团队取得更好的结果，从而可以预测项目的速度，成本以及终的成功。
工程和科学的每个领域都始于测量
在制造汽车，飞机，桥梁或计算机芯片之前，必须在设计和制造之前进行测量，如今数据科学家和机器学习专家被迫依靠本质上是猜测的东西，而不是使用任何高级类型的测量方法，基于系统的测量方法，提供了急需的工具，从而开辟了一个全新的角度，以提高商业智能的采用率，业务分析不再是必备工具，对于任何正在寻求2020年对更快，更智能的数字体验的需求的组织而言，它们都是必不可少的。
分析的采用率低，随后获得见解的机会有限，是困扰所有商业智能项目的两个基本问题
如果业界希望将分析采用率提高到接近100％，则数据和见解将不再与工作流和流程隔离开来，为嵌入式BI开发人员提供了一种行之有效的设计模式，用于架构有洞察力的用户体验和数据驱动的决策，通过自助服务平台提供智能可观察性，它在云中具有先进的可观察性，可以满足软件定义世界的需求，各种规模的公司都必须变得足够敏捷，以根据客户需求的步伐轻松发展和发展业务，并不断为客户提供竞争价值，但是团队会遭受难以管理的工具集的困扰，这些工具集试图在没有真正智能的情况下了解正在发生的事情和原因。
可观察性云将基于AI的情报扩展到原始可观察性数据
通过自动执行异常检测，显示重要警报并将所有内容关联在一起，它可以将度量标准和事件数据转化为可行的见解，这为团队提供了更好的服务可见性，潜在中断的高级警告以及导致他们的事件的环境，利用这些信息，团队可以更有效地协作，学习改进和创新他们的服务。
如今许多企业无法监视进入生产应用程序的ML模型的性能，并且这样做的组织通常使用不同工具和手动流程的拼凑而成，而通常并不需要满足利益相关者要求的关键数据，如果没有全面的监视和集中的数据收集，组织将面临模型漂移，失败风险以及无法响应环境和客户行为变化而达到性能目标的麻烦，通过将操作指标（执行时间，请求标识等）与用户定义的推理指标（置信度，准确性等）相结合来解决这些问题，这对于识别和纠正模型漂移，数据偏斜和负反馈都是必不可少的循环。
推出新的数据服务套件，以简化大规模的文件数据管理
文件数据平台，可帮助组织轻松存储和管理文件数据，从而可以的自由度，控制力和实时可见性来构建和扩展应用程序，从根本上简化了对大量文件的管理数据，彻底的简化对于客户使用非结构化数据取得成功至关重要，我们的软件驱动的文件数据平台提供企业级功能，从根本上简化了当今的数字转换过程，客户可以简化基础架构的复杂性，加速创新并释放数据的强大功能，无论它位于何处。
自动合规性和性能监视工具推动了SQL Server增强功能的变革
对其SQL Server性能监视和诊断解决方案Cloud进行了增强，DevOps和操作工具中提供了一系列功能，可帮助SQL Server专业人员识别并保护敏感数据，以确保符合数据隐私标准， Cloud的新更新提供了世界上个SaaS平台，该平台可为混合SQL Server环境提供深度性能诊断，数据库安全性和合规性流程需要实现自动化，并紧密集成到DevOps管道中，然后在部署后与防篡改数据库审核相结合，以确保遵守区域和行业标准，同时继续交付出色的软件。
以测量为先的方法来解决课程正确的机器学习问题
在默认的“越多越好”框架中进行操作，今天的数据科学和机器学习团队被鼓励在数据准备和计算能力上花费数百万元，结果专家们被模型的复杂性，大小和不透明性所困扰，导致业务输出有限，并且常常使投资回报令人失望，通过采取根本不同的方法来纠正这一巨大的行业问题：在构建任何东西之前，根据目标模型的类型来测量数据中的信息内容，方法引导团队取得更好的结果，从而可以预测项目的速度，成本以及终的成功。
工程和科学的每个领域都始于测量
在制造汽车，飞机，桥梁或计算机芯片之前，必须在设计和制造之前进行测量，如今数据科学家和机器学习专家被迫依靠本质上是猜测的东西，而不是使用任何高级类型的测量方法，基于系统的测量方法，提供了急需的工具，从而开辟了一个全新的角度，以提高商业智能的采用率，业务分析不再是必备工具，对于任何正在寻求2020年对更快，更智能的数字体验的需求的组织而言，它们都是必不可少的。
分析的采用率低，随后获得见解的机会有限，是困扰所有商业智能项目的两个基本问题
如果业界希望将分析采用率提高到接近100％，则数据和见解将不再与工作流和流程隔离开来，为嵌入式BI开发人员提供了一种行之有效的设计模式，用于架构有洞察力的用户体验和数据驱动的决策，通过自助服务平台提供智能可观察性，它在云中具有先进的可观察性，可以满足软件定义世界的需求，各种规模的公司都必须变得足够敏捷，以根据客户需求的步伐轻松发展和发展业务，并不断为客户提供竞争价值，但是团队会遭受难以管理的工具集的困扰，这些工具集试图在没有真正智能的情况下了解正在发生的事情和原因。
可观察性云将基于AI的情报扩展到原始可观察性数据
通过自动执行异常检测，显示重要警报并将所有内容关联在一起，它可以将度量标准和事件数据转化为可行的见解，这为团队提供了更好的服务可见性，潜在中断的高级警告以及导致他们的事件的环境，利用这些信息，团队可以更有效地协作，学习改进和创新他们的服务。
老式的监视解决方案包括许多声称是新的监视解决方案,导致了昂贵的投资，而这些投资需要几个月的时间才能产生任何结果，并推动了企业的AI / ML计划向前发展。
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