Características de Visionify

Despliegue (10)

Flexibilidad lingüística: Permite a los usuarios introducir modelos creados en una variedad de idiomas.
Flexibilidad del marco: Permite a los usuarios elegir el marco o el entorno de trabajo de su preferencia.
Control de versiones: Se repiten versiones de registros a medida que se iteran los modelos.
Facilidad de implementación: Proporciona una forma rápida y eficaz de implementar modelos de aprendizaje automático.
Escalabilidad: Ofrece una forma de escalar el uso de modelos de aprendizaje automático en toda la empresa.
Flexibilidad lingüística: Permite a los usuarios introducir modelos creados en una variedad de idiomas.
Flexibilidad del marco: Permite a los usuarios elegir el marco o el entorno de trabajo de su preferencia.
Control de versiones: Se repiten versiones de registros a medida que se iteran los modelos.
Facilidad de implementación: Proporciona una forma rápida y eficaz de implementar modelos de aprendizaje automático.
Escalabilidad: Ofrece una forma de escalar el uso de modelos de aprendizaje automático en toda la empresa.

Catalogación: Registra y organiza todos los modelos de aprendizaje automático que se han implementado en toda la empresa.
Monitoreo: Realiza un seguimiento del rendimiento y la precisión de los modelos de aprendizaje automático.
Gobernante: Aprovisiona a los usuarios en función de la autorización para implementar e iterar modelos de aprendizaje automático.
Registro de modelos: Permite a los usuarios administrar artefactos de modelos y realizar un seguimiento de los modelos que se implementan en producción.
Catalogación: Registra y organiza todos los modelos de aprendizaje automático que se han implementado en toda la empresa.
Monitoreo: Realiza un seguimiento del rendimiento y la precisión de los modelos de aprendizaje automático.
Gobernante: Aprovisiona a los usuarios en función de la autorización para implementar e iterar modelos de aprendizaje automático.

Métricas: Controlar el uso y el rendimiento del modelo en producción
Gestión de infraestructuras: Implemente aplicaciones de aprendizaje automático de misión crítica donde y cuando las necesite
Colaboración: Compare fácilmente experimentos (código, hiperparámetros, métricas, predicciones, dependencias, métricas del sistema, etc.) para comprender las diferencias en el rendimiento del modelo.