Minitab Model Ops
实施。通过一个简单但功能强大的 MLOps 平台弥合模型创建和模型生产之间的差距。
面向每个人的机器学习模型生命周期管理
随着机器学习用例的增长,对于部署和实施模型的需求已经涌现。Minitab Model Ops 可帮助业务分析师和工程师成功实施他们自己的机器学习和预测模型。
- 做出准确的预测
- 监控和管理
- 治理
获得有价值的见解并改善结果
通过实时预测获得有价值的见解并优化过程。在 Minitab Statistical Software 中构建预测模型,然后通过 Minitab Model Ops 无缝部署这些模型,以供现场使用。此功能让您可以识别关键驱动因素,优化过程并做出数据驱动型决策,从而改善整个组织的结果。
随时随地查看模型性能
Minitab Model Ops 的作用不仅限于基本预测,它还提供强大的远程监控功能,以确保最佳的模型性能。跟踪关键的漂移和稳定性指标随时间的变化,以主动识别任何性能下降情况。为每个模型设置关键阈值,以便在出现问题时接收实时警报。此外,通过了解正常运行时间、响应时间和整体部署状态,使模型运行状况变得完全透明。这种主动方法让您可以保持最佳模型性能,并持续确保预测准确性。
值得信赖且合规的模型
借助 Minitab Model Ops 内置的强大治理功能,确保赢得信任并实现合规。通过安全的 API 密钥控制访问,安全地交付模型。使用详细的审核日志跟踪对模型所做的所有更改,提供可追溯的更新历史记录。Minitab Model Ops 优先考虑安全和治理,让您可以自信地在整个组织中部署并利用强大的预测模型。
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发展技能
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