Dataiku 7为企业AI带来更深入的合作和更详尽的可解释性

日期：2020年3月19日 下午5:33

最新版本的Dataiku为统计员和资料科学家扩充功能，并为所有资料添加单独的预测解释

纽约--(美国商业资讯)--首屈一指的企业人工智慧(AI)和机器学习平台Dataiku今日宣布推出Dataiku 7，该版本将为技术资料专业人员带来更深入的整合，可用於机器学习专案开发和白箱(white-box) AI的资料列层级可解释性。此最新版本的其他功能亮点包括使用Kubernetes支援的Web应用程式以扩展Dataiku 6中引进的功能，以及机器学习辅助的资料标签外挂程式。

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Dataiku执行长Florian Douetteau表示：“自2013年创立以来，合作一直是Dataiku的核心，而随着Dataiku 7的推出，我们将继续添加功能，以深化我们高效推进企业中的AI使用大众化的理念。随着此次发布，Dataiku 7成为我们连续推出的第二个产品版本，该版本扩大了可解释AI的功能，是各行各业组织取得成功并了解其AI模型结果之影响的关键部分。”

如今，全球组织纷纷致力於自上而下地推动企业AI工作，但需要努力使专案自下而上大众化，使更多的人能够取得可执行的资料见解。Dataiku 7透过合作让更多的人受益，并为个人提供可解释的企业AI，以将资料用於日常决策和建构有影响力的AI专案。

此次发布的Dataiku 7新功能包括：

支援进阶统计分析：统计员现在可以利用Dataiku，以日常熟悉的工作表和卡片格式执行进阶统计分析，同时与更广泛的资料或分析团队合作。过去，高阶统计人员只能使用孤立的工具，非统计人员则看不到，从而在治理和AI专案部署方面产生瓶颈。

进阶预测解释：在过去，机器学习模型不包括它们得出结果的原因或方式的见解，因此很难客观地解释根据这些模型做出的决策和采取的行动。Dataiku中的预测解释会描述哪些特徵或功能对模型结果产生最大影响而公开其中奥秘。Dataiku 7既包含输出资料集中的资料列层级预测解释，也包含各个预测解释的互动式视觉化。

促进程式设计师合作的Git：借助Dataiku 7中升级的Git整合，资料科学家（或其他code-first用户）现在可以从Dataiku直接创建、删除、推送和拉取Git分支。这带来极大的效率助益，因为程式设计师可以复制专案以轻松地进行沙盒(sandbox)更改，且原始专案不受影响。一旦在重复专案上完成反覆运算，即可将更改无缝地合并回原始专案（所有更改均可在Git中追踪）。

利用Kubernetes提高弹性：Dataiku 7让用户现在可以在Kubernetes丛集上运行Web应用程式，从而扩展Dataiku 6的托管Kubernetes丛集功能。这为资源密集型AI部署带来更多同时上线用户和快速、灵活的执行后端。

主动学习标签外挂程式：正确标记资料是从机器学习模型中获得精确优质见解的先决条件，而且透过简化繁琐且耗时的资料搜集步骤，快速标记资料的能力通常有助於加快整个分析生命周期。新的人工介入(human-in-the-loop)标记和主动学习外挂程式提供一套Dataiku Web应用程式，用於简化标记过程，无论资料是表格、图片还是声音。

Dataiku使全球2,000大企业(Global 2,000)能够将大型资料集转化为可执行的见解，使AI专案大众化，并大规模扩充机器学习计画。今天发布的Dataiku 7利用其直觉式团队型平台加强更深入的合作和可解释的AI，从而将资料科学带给更多的人。

如欲了解有关今日公告的更多资讯以及深入了解Dataiku 7，请阅读版本发布说明。

如欲取得Dataiku的样本，包括了解可用新功能，可报名参加4月16日的网路研讨会。

关於Dataiku

Dataiku是集中式资料平台，它将企业中的资料科学、机器学习和AI的使用大众化。Dataiku使企业可获得独特的能力，从资料准备到大规模分析再到企业AI，沿着其资料之旅前行。透过为资料专家和探索者提供共同兴趣点，以及提供最佳实务储存库、机器学习和AI部署/管理的捷径，以及集中受控环境，Dataiku成为资料驱动型企业的催化剂。

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联络方式：

Laurel Toney
Strange Brew Strategies
dataiku@strangebrewstrategies.com

统计员现在可以利用Dataiku，以熟悉的工作表和卡片格式执行进阶统计分析，同时与更广泛的资料或分析团队合作。（图片：美国商业资讯）