DataRobot

DataRobot staat bekend als een uitgebreid AI-platform dat het creëren, implementeren en beheren van machine learning-modellen revolutioneert. Ontworpen om complexe processen rondom voorspellende en generatieve AI te stroomlijnen, maakt het deze technologieën toegankelijk voor een breder spectrum aan gebruikers, waaronder data scientists, business-analisten en zelfs mensen met beperkte technische kennis. Het platform bereikt dit door verschillende open-source machine learning-bibliotheken te integreren en deze aan te bieden via een gebruiksvriendelijke interface, waarmee data science wordt gedemocratiseerd. Deze democratisering stelt organisaties in staat om de kracht van AI te benutten zonder uitgebreide expertise in data-engineering of machine learning nodig te hebben.

Uniforme AI-ervaring

DataRobot biedt een uniforme ervaring voor het bouwen, beheren en monitoren van enterprise AI-oplossingen. Het organiseert de functionaliteiten langs de fasen van de AI-levenscyclus: bouwen, beheren en opereren. Deze gestructureerde aanpak zorgt ervoor dat gebruikers naadloos AI-modellen kunnen ontwikkelen en beheren, terwijl hun AI-initiatieven in lijn blijven met de organisatiedoelen.

Fasen van de AI-levenscyclus:

1. Bouwen:

   • Gebruik de Werkbank om efficiënt talloze experimenten uit te voeren.
   • Vergelijk en organiseer alle experimentele assets in een intuïtieve Use Case-container.
   • Essentieel voor het ontwikkelen van zowel generatieve als voorspellende AI-oplossingen.

2. Beheren:

   • Met de Registry-functie kunnen gebruikers implementatieklare modelpakketten en nalevingsdocumentatie maken.
   • Zorgt ervoor dat alle AI-assets worden gedocumenteerd en onder versiebeheer staan.
   • Biedt een governance-framework voor AI-beheer op ondernemingsniveau.

3. Opereren:

   • De Console is een gecentraliseerd centrum voor het observeren van de prestaties van geïmplementeerde modellen.
   • Ondersteunt het beheer van talloze taakspecifieke modellen naarmate organisaties meer AI-gedreven worden.
   • Biedt geautomatiseerde interventie- en notificatieopties om soepele operaties te behouden.

Implementatie- en integratiemogelijkheden

DataRobot biedt veelzijdige implementatie-opties, waaronder:

• SaaS
• Zelfbeheer
• On-premises
• Hybride modellen

Deze flexibiliteit stelt organisaties in staat om de implementatiemethode te kiezen die het beste past bij hun behoeften op het gebied van databeveiliging, compliance en prestaties.

Ecosysteem-integraties:

• Grote cloudproviders: AWS, Azure, Google Cloud
• Dataplatforms: Snowflake, SAP

Dankzij deze integraties kunnen gebruikers AI-modellen bouwen en implementeren binnen hun bestaande infrastructuur, waardoor huidige investeringen worden gemaximaliseerd en het AI-adoptieproces wordt gestroomlijnd.

Generatieve en voorspellende AI

De mogelijkheden van DataRobot omvatten zowel voorspellende als generatieve AI:

• Voorspellende AI:
  Taken zoals classificatie, regressie en tijdreeksvoorspellingen.

• Generatieve AI:
  Het creëren van nieuwe gegevensvoorbeelden, zoals tekst en afbeeldingen.

De naadloze integratie van deze mogelijkheden binnen het platform zorgt voor een uniforme benadering van AI-ontwikkeling. Organisaties kunnen AI inzetten waar het waarde toevoegt, ondersteund door ingebouwde governance voor elk asset in de pipeline.