A aquisição de Zepl da DataRobot faz a ponte entre a divisão de IA

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DataRobot revelou ontem durante uma conferência online AI Experience Worldwide que adquiriu Zepl como parte de um esforço maior para permitir que cientistas de dados personalizem modelos de IA desenvolvidos em sua plataforma. A Zepl criou um bloco de notas Apache Zepyl de código aberto que permite aos cientistas de dados desenvolver e analisar de forma colaborativa o código escrito em Python, R ou Scala.

A DataRobot também revelou uma série de atualizações, incluindo a capacidade de clonar, editar e reconfigurar projetos de aprendizado de máquina criados usando a estrutura AutoML no núcleo de sua plataforma para construir modelos de IA. Esse recurso Composable ML permite que as organizações integrem seu próprio código de treinamento personalizado com a estrutura AutoML empregada pela DataRobot, disse o vice-presidente sênior Nenshad Bardoliwalla. “Os cientistas de dados agora podem ajustar nossos modelos de IA”, acrescentou.

A DataRobot também está adicionando um recurso de AI contínua que permite às organizações implementar uma política que define quando um modelo de AI deve ser retreinado com base no nível de desvio detectado pela estrutura de governança MLOps incorporada na plataforma DataRobot. Como alternativa, as organizações podem simplesmente decidir agendar um modelo de IA para ser retreinado em um determinado intervalo.

Também existe agora um No Code AI App Builder que converte automaticamente qualquer modelo em um aplicativo de IA sem a necessidade de codificação. Widgets, visualizações de dados e modelos pré-construídos permitem que aplicativos de IA sejam construídos em poucos minutos.

Finalmente, DataRobot adicionou uma ferramenta de classificação para gerar classificação de scorecard automática com base em uma avaliação da qualidade, robustez, precisão e justiça dos dados. A empresa está disponibilizando uma ferramenta Bias & Fairness Production Monitoring que monitora os modelos quanto à polarização após sua implantação em um ambiente de produção. Anteriormente, a detecção de viés só podia ser aplicada a modelos de IA conforme eles estavam sendo desenvolvidos.

Democratize AI

DataRobot é conduzindo um esforço para democratizar a IA usando uma estrutura que automatiza a maioria das tarefas de rotina associadas à agregação de dados e, em seguida, ao treinamento de um modelo de IA. Até agora, analistas de negócios e executivos têm sido os principais usuários de uma plataforma DataRobot acessada por meio de ferramentas gráficas. Um desafio que a DataRobot encontrou é que muitos modelos de IA hoje são construídos por cientistas de dados usando notebooks e outros tipos de kits de ferramentas de código aberto. A aquisição da Zepl prepara o terreno para permitir que os cientistas de dados empreguem a mesma plataforma que os usuários finais e analistas de negócios para automatizar o treinamento de um modelo de IA, disse o CEO da Zepl, Dan Maloney.

A Zepl afirma que seu notebook foi baixado mais de 500.000 vezes. Isso fornece a base para que o treinamento do modelo de IA se torne um esforço mais colaborativo envolvendo usuários finais, analistas de negócios, cientistas de dados e desenvolvedores, acrescentou Maloney. “Eles podem usar qualquer kit de ferramentas de código aberto”, disse ele.

Os desenvolvedores podem invocar modelos de IA em execução na plataforma DataRobot por meio de uma interface de programação de aplicativo (API) REST. Como alternativa, eles podem incorporar o servidor que executa um modelo AI como um arquivo Java Archive (JAR) ou em um contêiner Docker em seu aplicativo.

O ritmo no qual as organizações desejam empregar IA para automatizar uma ampla gama de processos digitais está ultrapassando em muito o fornecimento disponível de cientistas de dados. Como resultado, há uma necessidade crônica de permitir que usuários finais e analistas de negócios criem modelos de IA sem a ajuda de um cientista de dados. No entanto, ainda existem modelos complexos de IA que precisam ser personalizados por uma equipe de cientistas de dados. O desafio que as organizações enfrentam agora é reconhecer a diferença entre o nível de habilidades necessárias para construir um modelo de IA e outro.

VentureBeat

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