Un outil centralisé d’opération et de gouvernance de modèles d’apprentissage automatique, permettant aux organisations de maîtriser le déploiement, l’opérationnalisation et la maintenance de ceux-ci.

A centralized ML operations and governance tool empowering organizations in the deployment, operationalization and maintenance of their ML models.

À qui est destiné le ML Manager™ ?


For organizations who:

Have a ML and AI model portfolio and want to operationalize and scale it up while remaining in control of it.

Have growing ML and AI assets and want to deploy them while minimizing cost and effort.

Want to deploy, maintain, and manage their ML and AI models effortlessly, regardless of the current or future platform on which they are developed.

Have a patchwork of model scoring and validation they don’t want to manually run anymore.

Want to free up scarce data science resources to create more and better models.

Aux organisations qui:

Ont un portefeuille de modèles d’IA, veulent le rendre opérationnel et le développer, tout en restant en contrôle.

Ont des actifs croissants d’IA et veulent les déployer tout en minimisant les coûts et les efforts.

Souhaitent déployer, maintenir et gérer leurs modèles d’IA sans effort, quelle que soit la plateforme actuelle ou future sur laquelle ils sont développés.

Veulent automatiser le « scoring », et l’évaluation de leurs modèles.

Veulent libérer leurs scientifiques de données, afin qu’ils puissent créer des modèles plus nombreux et de meilleure qualité.

Caractéristiques et avantages :


Contrôle total

Avec ML Manager, vous aurez une vue complète et un contrôle total de tous vos modèles d’IA.

Surveillance facile

Suivez plus efficacement vos processus de production d’IA et la performance des modèles à l’aide de tableaux de bord de production, de rapports et de diagnostics de modèle, afin d’identifier et de corriger les lacunes potentielles en matière de données, de processus et de modèles.

Automatisation

Planifiez, orchestrez et automatisez vos processus d’opérations d’IA, afin de réduire les interventions manuelles.

Bénéfices principaux


Réduction du temps et des efforts

Minimisez le temps et les efforts consacrés au déploiement des modèles d’AA, à l’analyse de leur état, à leur gestion et à leur maintien en production.

Gestion des technologies d’AA disparates facilitée

Exploitez plus facilement vos technologies disparates d’IA, ML Manager™ étant agnostique à ceux-ci.

Amélioration du délai de livraison

Améliorez vos délais de livraison en évitant la conversion des modèles d’une plateforme à une autre.

Meilleure efficacité des équipes de sciences de données

Libérez votre équipe de science des données afin qu’elle travaille à l’avancement de vos modèles d’AA, au lieu de consacrer du temps à l’opérationnalisation et à la maintenance de ceux-ci.

Maximisation des profits

Maximisez vos profits et minimisez vos pertes en fournissant des informations prédictives de qualité, à temps, et de manière cohérente.

FEATURES & ADVANTAGES


Full Control

With ML Manager™, you get the full view and control of all your ML and AI models with an integrated governance tool for your ML operations.

Easy Monitoring

Better monitor your ML production pipeline and model performance using production dashboards, reporting and model diagnostics to identify and address potential data, process and model deficiencies.

Automating

Schedule, orchestrate and automate your ML operation pipelines in order to reduce manual interventions and wasteful task coordination.

KEY BENEFITS


Minimize Time & Effort

Minimize the time and effort spent in deploying ML models, understanding their state, managing and maintaining them in production.

Leverage Disparate ML Tech

More easily leverage your disparate ML technologies as ML Manager™ is language agnostic.

Speed Up Delivery Time

Speed up your delivery time by avoiding conversion of models from one platform to another in order to deploy to production.

Free Up Data Scientists

Free your data science team so that they work on advancing your ML models instead of spending time on ML operationalization and maintenance work.

Maximize Profits

Maximize profits and minimize losses by delivering quality predictive insights on time, in a consistent and scalable fashion.

Mise en service du Ml Manager™

5 steps to ML Operationalization and Governance at scale.


Connectez votre base de données existante et vos serveurs d’AA :

  • Gestion et gouvernance centralisées de vos opérations d’AA.
  • Prise en charge de l’ensemble de vos technologies de sciences des données.
  • Inventaire des serveurs de bases de données et des moteurs d’AA impliqués dans vos opérations d’AA.

Enregistrez vos données, scripts ETL et vos modèles pour mettre en place vos processus de production d’IA :

  • Inventaire de vos modèles d’AA.
  • Inventaire des processus ETL de données associées aux modèles.
  • Inventaire des tableaux de données impliqués dans vos canaux de modèles d’AA.

Déployez vos modèles en processus « batch » ou API :

  • Étapes de déploiement standardisées pour tous les processus par lots et les APIs web.
  • Planification et orchestration centralisées pour tous vos modèles d’AA et processus ETL, s’exécutant sur l’ensemble de vos technologies de sciences des données.

 

Gérez et gouvernez vos opérations d’AA :

  • Tableaux de bord de production vous informant de l’état de vos modèles d’AA, de leur exécution et de l’exécution de leurs processus ETL de données associés.
  • Rapports de production vous aidant à comprendre votre processus de production du début à la fin.

Augmentez la taille de votre portefeuille de modèles d’IA :

  • Contrôle automatique de l’assurance qualité des données avant l’exécution du modèle.
  • Suivi de l’état de la préparation des données nécessaires à l’exécution des modèles.
  • Suivi de la performance des modèles d’IA.


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