Censius
O que é Censius?
Censius é uma plataforma de Observabilidade e Monitoramento de Modelos de IA que ajuda equipes a entender, analisar e melhorar o desempenho real dos modelos de IA. Oferece visibilidade completa de modelos de produção estruturados e não estruturados e permite uma abordagem proativa para o gerenciamento de modelos.
Como usar Censius?
Para usar o Censius, siga estas etapas: 1. Integrar o SDK: Registrar modelos, registrar características e capturar previsões usando um SDK Java & Python ou REST API. 2. Configurar monitores: Escolher entre dezenas de configurações de monitoramento para rastrear todo o pipeline de ML. 3. Observar: Analisar desvios de modelo, identificar causas raiz de decisões, dividir dados em grupos, obter visibilidade do desempenho do modelo, construir confiança com a explicabilidade e entender o retorno do investimento do negócio.
Principais recursos da Censius
Monitoramento automatizado e solução de problemas
Monitoramento de IA gerativa
Monitoramento de modelo para resolver obsolescência e melhorar o desempenho
Explicabilidade do modelo para previsões complexas
Censius Analytics para avaliar o desempenho do modelo e o impacto nas métricas de negócios
Casos de uso da Censius
Detectar e analisar desvios de modelo
Realizar análise da causa-raiz das decisões do modelo
Analisar desempenho de grupos e garantir consistência nas decisões
Obter visibilidade completa do desempenho do modelo
Construir confiança com a explicabilidade do modelo
Entender o retorno do investimento do negócio em modelos de ML
Monitorar qualidade de dados e distribuição de características
Comparar e avaliar várias versões do modelo
Perguntas frequentes de Censius
O que é o Censius?
Como posso usar o Censius?
Quais são as principais características do Censius?
Quais são os casos de uso do Censius?
Censius E-mail de suporte e contato de atendimento ao cliente e contato de reembolso, etc.
Aqui está o e-mail de suporte da Censius para atendimento ao cliente: hello@censius.ai .
Censius Empresa
Censius Nome da empresa: Censius Inc. .
Censius Endereço da empresa: 501 Congress Avenue, Suite 150 Austin, TX 78701.
Mais sobre Censius, visite a página sobre nós(https://censius.ai/manifesto) .
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Censius Link de inscrição: https://console.censius.ai/signup
Preço de Censius
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AI in Action E499: Devanshi Vyas, Co-Founder at Censius
Today's guest is Devanshi Vyas, Co-Founder at Censius. Headquartered in Austin, Texas, Censius are an AI Observability Platform for Enterprise Machine Learning Teams. They offer end-to-end visibility of structured and unstructured production models and adopt a proactive approach toward model management to continuously deliver reliable ML. Censius believe in a future that is transparent, fair and trustworthy for all. This necessitates understanding how AI make decisions, installing safeguards to mitigate outliers and actively ensuring that human bias doesn't creep in. They believe the impact will be profound for decades to come. In today's episode, Devanshi talks about: (0:00) Her background and journey to founding Censius (5:05) Empowering ML practitioners with accessible AI observability solutions (10:30) Offering enhanced NLP summarization with robust observability and actionable insights (15:10) An insight into the team and plans for growth (16:50) Valuing adaptability, learning and responsible AI practices To find out more about all the great work happening at Censius, check out the website www.censius.ai Subscribe to the Alldus podcast: Spotify https://spoti.fi/3V8gMwV Apple Podcasts https://apple.co/2QIr3hL Amazon Music: https://amzn.to/3EnhyPK www.alldus.com/podcasts Follow us on social media: X: twitter.com/AlldusAI Facebook: facebook.com/alldusai Instagram: instagram.com/alldusai Linkedin: linkedin.com/company/alldus
DS Bootcamp Week 6: Baseline Models
This is the video for week 6 of the data science bootcamp I offer students FOR FREE at the Community College of Aurora. The bootcamp is meant to take you from never having used Python and knowing very little statistics to being able to approach your own independent data science and machine learning projects. Each week has have one video and a mini-project to practice what you've learned. The topics, subjects, and mini-projects are the same online as they in-person. This week is all about fitting GOOD machine learning models. Unfortunately, "good" is hard to define. We need baselines to give us something to compare our models to! And that's what this video is about. The mini-project for the week is in this Google Drive Folder: https://drive.google.com/drive/folders/16w88TB0EEu5dTpXH_fjenNSolJKBycvI?usp=drive_link The Week 1 video can be found here: https://youtu.be/ozFAXtkeX-w?si=P3uQrjI8jMXGS9Df A great, in-depth article on baselines from Harshil Patel, published on the Censius AI blog: https://censius.ai/blogs/how-to-implement-baselines-in-ml-modeling An excellent article about Baselines, from Li, Hasanaj, & Li at Carnegie Mellon University: https://blog.ml.cmu.edu/2020/08/31/3-baselines/