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Dataiku 12凭借动力和控制加速进入AI时代
2023年06月01日 由 Camellia 发表
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日常人工智能平台Dataiku发布了最新的突破性版本Dataiku 12，其中包含变革性的新功能，旨在帮助组织自信地在其高级分析计划中利用人工智能，提高透明度和加强治理功能。
随着企业努力在高级分析和人工智能领域保持领先，ChatGPT和大型语言模型已成为董事会讨论的中心。公司必须平衡部署人工智能以获得竞争优势的压力与管理其声誉和运营潜在风险的需要之间的关系。对许多人来说，风险很大，因为各个团队使用的数据、分析和人工智能工具的可视性不足并且存在差异化的流程。
Dataiku 12解决了这些挑战，同时为人工智能输出提供了完全的信心、控制和信任。新功能包括：
Dataiku的联合创始人兼首席执行官Florian Douetteau说：“随着我们进一步进入AI时代，通过透明度和治理提供信任现在对于任何旨在保持创新前沿的企业来说都是必不可少的。 Dataiku 12直接应对了这种需求，我们赋予公司自信地探索人工智能的广阔潜力，同时提供了强大的监督机制和风险管理。这种权力和控制的融合是以最负责任的方式释放人工智能的全部潜力的关键。”
来源：https://insidebigdata.com/2023/05/31/dataiku-12-accelerates-into-the-ai-era-with-power-and-control/
随着企业努力在高级分析和人工智能领域保持领先，ChatGPT和大型语言模型已成为董事会讨论的中心。公司必须平衡部署人工智能以获得竞争优势的压力与管理其声誉和运营潜在风险的需要之间的关系。对许多人来说，风险很大，因为各个团队使用的数据、分析和人工智能工具的可视性不足并且存在差异化的流程。
Dataiku 12解决了这些挑战，同时为人工智能输出提供了完全的信心、控制和信任。新功能包括：
- OpenAI GPT集成：Dataiku允许业务用户通过扩展数据集和使用可视化界面和自然语言提示执行任务，将OpenAI的GPT模型集成到数据项目中，同时保持项目输出的透明度和可信度。
- 因果机器学习（ML）：因果预测确保相关性不会与因果关系混淆，否则会对业务或其他利益相关者造成伤害。Dataiku使这些能力民主化，确保任何构建机器学习模型的人都能理解其结果背后的“原因”。
- 通用特征重要性：一些机器学习模型对决策的解释是有限的，从而破坏了与利益相关者之间的信任。Dataiku将模型的可解释性集中在一起，使团队能够用一致的方法解释模型，从而建立与业务用户的信心和信任。
- 模型覆盖：人工智能安全的核心原则是保持人类的监督。在某些情况下，预测模型不会给出最佳或最安全的答案，因此Dataiku允许专家根据实际经验为已知情况创建严格的规则，以强制执行已知案例的模型结果。
- 模型风险项目视图：由于各团队的人工智能项目处于不同的发展阶段，很难管理风险和分配资源。Dataiku允许业务和分析领导轻松发现和减轻人工智能项目的风险，增加对项目产出的信任。
- 透明的自动化特征生成：特征工程可能是人工智能建模过程中的“黑匣子”，增加了感知风险。 Dataiku为人们提供了对这种机器学习技术的透明度和控制权，有助于了解新功能的来源。
Dataiku的联合创始人兼首席执行官Florian Douetteau说：“随着我们进一步进入AI时代，通过透明度和治理提供信任现在对于任何旨在保持创新前沿的企业来说都是必不可少的。 Dataiku 12直接应对了这种需求，我们赋予公司自信地探索人工智能的广阔潜力，同时提供了强大的监督机制和风险管理。这种权力和控制的融合是以最负责任的方式释放人工智能的全部潜力的关键。”
来源：https://insidebigdata.com/2023/05/31/dataiku-12-accelerates-into-the-ai-era-with-power-and-control/
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