MLOps プラットフォーム カテゴリの対象となるには、製品が次の基準を満たしている必要があります。 * 監視と管理のためのプラットフォーム: 製品は、機械学習モデルを監視および管理するための包括的なプラットフォームを提供する必要があります。これには、モデルのバージョンの追跡、パフォーマンス メトリクスの監視、モデルのライフサイクルの管理のための機能が含まれます。 * ビジネス アプリケーションへの統合: ユーザーが機械学習モデルを会社全体のさまざまなビジネス アプリケーションにシームレスに統合できるようにする必要があります。この統合機能により、既存のインフラストラクチャ内でモデルを効果的に展開して利用できるようになります。 * 健全性とパフォーマンスの追跡: この製品では、ユーザーがデプロイされた機械学習モデルの健全性とパフォーマンスをリアルタイムで追跡できるようにする必要があります。これには、精度、遅延、リソース使用率、モデルのドリフトなどの主要な指標を監視して、最適なパフォーマンスを確保することが含まれます。 * 総合的な管理ツール: ビジネス全体に展開されているすべてのモデルに対する洞察を提供する総合的な管理ツールを提供する必要があります。これには、モデル ガバナンス、コンプライアンス監視、モデル エコシステム全体の一元的な可視化のための機能が含まれます。 これらの基準を満たすことで、この製品は組織内で機械学習の運用を効果的に管理するための堅牢な機能を提供することが保証されます。
新しいアプリを提案
TrueFoundry
truefoundry.com
TrueFoundry は、機械学習チームが独自のクラウド/オンプレミス インフラ上で ML/LLM アプリケーションを構築、デプロイ、出荷するためのクラウドネイティブ PaaS です。適切なガバナンス制御により、より高速かつスケーラブルでコスト効率の高い方法で、90 を達成できます。他のチームよりも価値実現までの時間が % 短い。 TrueFoundry は必要なエンジニアリングを抽象化し、組織が GenAI/LLMOps フレームワーク全体のレイアウトを高速化できるようにする GenAI アクセラレータ (LLM PlayGround、LLM Gateway、LLM Deploy、LLM...
Superb AI
superb-ai.com
Superb AI は、データ中心の AI の導入と開発を加速するエンタープライズ グレードのエンドツーエンドの MLOps および DataOps ワークフローを提供する、主要なコンピューター ビジョン プラットフォームおよびプロフェッショナル サービス プロバイダーです。 Superb AI は、AI ベースの自動化の実践的な応用を通じて、チームが最適なデータの精度と一貫性を確保しながら、データの注釈からキュレーション、モデルのトレーニング、デプロイメントに至る ML ライフサイクル全体をより効率的に管理できるように支援します。 Superb AI は、Samsung、LG、Hyunda...
Segments.ai
segments.ai
ロボット工学と自動運転のためのマルチセンサーラベリングプラットフォーム。 Segments.ai は、マルチセンサー データ アノテーション用の高速かつ正確なデータ ラベル付けプラットフォームです。画像、ビデオ、3D 点群 (LIDAR および RGBD) の直感的なラベル付けインターフェイスを介して、セグメンテーション ラベル、ベクトル ラベルなどを取得できます。 Segments.ai は、必要なときに当社のコア エンジニア チームによる専用のサポートが提供されるセルフサービス プラットフォームです。 * ついに意味をなす Python SDK * セットアップを簡単に行うためのドキュメ...
Veritone
veritone.com
Veritone Attribute は、予定されたスポットと予定外のスポット (ライブ リード、オーガニック メンション プロモーション) を含む、あらゆる放送形式の広告のほぼリアルタイムのパフォーマンス メトリクスを提供する AI 搭載テクノロジーを使用して、メディア放送におけるマーケティング アトリビューションを変革しています。 Veritone Attribute は、放送された広告からのデータを活用し、それらを広告主の Web サイト分析に関連付けます。アトリビュートを使用すると、メディア放送局はキャンペーンを放送する際にデジタル価値を実証でき、その結果、広告主の満足度が向上し、収益...
censius
censius.ai
エンタープライズ ML チーム向けの AI 可観測性プラットフォーム。 構造化および非構造化実稼働モデルをエンドツーエンドで可視化し、モデル管理に対して積極的なアプローチを採用して、信頼性の高い ML を継続的に提供します。