Een gedeelde omgeving voor toegepast machinaal leren
Dataiku brengt datavoorbereiding, modellering en operationele workflows samen in één platform.
Dataiku brengt datavoorbereiding, modellering en operationele workflows samen in één platform.
In de praktijk stoppen veel modellen op het punt waar ze hergebruikt of onderhouden moeten worden.
Dataiku maakt training, evaluatie en inzet expliciet. Modellen kunnen in versie worden aangepast, opnieuw worden getraind en worden ingezet via gedefinieerde workflows, wat de afhankelijkheid van individuele setups vermindert en het duidelijker maakt welke modellen klaar zijn voor gebruik.
Welke gegevens zijn gebruikt? Van wie is het model? Wanneer moet het worden herzien of opnieuw worden getraind?
Dataiku houdt deze informatie dicht bij het werk zelf.
Afstammings-, eigendoms- en validatiestappen zijn zichtbaar zonder aparte documentatie- of goedkeuringslagen toe te voegen.
Voor vroege experimenten is vaak flexibiliteit nodig. Na verloop van tijd wordt het een risico om hetzelfde werk handmatig te herhalen.
Dataiku maakt het mogelijk om snel te experimenteren, terwijl geleidelijk gedeelde patronen worden geïntroduceerd voor het voorbereiden, modelleren en implementeren van gegevens. Dit ondersteunt vooruitgang zonder teams te vroeg vast te zetten in starre processen.
Dataiku is ontworpen voor bedrijven die werken met machinaal leren in meerdere projecten, rollen en stadia van volwassenheid.
De waarde ligt niet zozeer in de individuele functies, maar meer in hoe het verschillende delen van de workflow samenbrengt. De tool maakt het mogelijk om gegevensvoorbereiding, het creëren van functies, modeltraining en implementatie in dezelfde omgeving te laten plaatsvinden.
Dataiku heeft de neiging om zinvol te zijn op een heel specifiek punt in de manier waarop machine learning wordt gebruikt.
Dataiku past meestal goed wanneer:
-Het werk op het gebied van machinaal leren gebeurt op meer dan één plaats
-Werk moet worden hergebruikt, niet alleen gedemonstreerd
Gegevenswetenschappers, analisten en zakelijke belanghebbenden moeten een bijdrage kunnen leveren zonder dat er voortdurend werk heen en weer wordt geschoven.
-Vragen over verantwoordelijkheid beginnen de kop op te steken
-Je wilt structuur zonder de manier waarop mensen werken te bevriezen
De waarde hangt volledig af van hoe machine learning vandaag de dag wordt gebruikt en hoe dat gebruik naar verwachting zal veranderen. Dat kunnen we samen onderzoeken.
Het maakt uit wie een model heeft gebouwd, welke gegevens het gebruikt en wanneer het moet worden herzien of bijgeschoold.
Niet elke analyse of model heeft een platform nodig. Wij helpen beslissen welke use cases baat hebben bij Dataiku en welke beter elders kunnen worden afgehandeld, zodat de tool vanaf het begin een duidelijk doel heeft.
Dataiku-projecten kunnen snel dichtslibben. Wij helpen bij het structureren van datasets, stromen en naamgeving, zodat een nieuw iemand kan begrijpen wat er bestaat, waarom het bestaat en hoe het bij elkaar past.
We ondersteunen integraties met datawarehouses, dataplatforms en externe bronnen, zodat Dataiku werkt met voorbereide data en niet de zoveelste plek wordt waar logica wordt gedupliceerd.
We helpen definiëren wanneer een experiment iets wordt waar anderen op kunnen vertrouwen. Dit omvat versiebeheer, validatiestappen en expliciete criteria voor implementatie of beoordeling.
Modellen falen vaak omdat niemand weet wie de eigenaar is. Wij helpen verantwoordelijkheid zichtbaar te maken, zodat modellen doelbewust worden herzien, bijgeschoold of met pensioen gestuurd.
Het gebruik van Dataiku verandert na verloop van tijd. We ondersteunen voortdurende aanpassingen zodat de structuur evolueert met het werk, in plaats van te vroeg te worden opgelost of te laat te worden toegevoegd.
Dataiku geeft je veel opties. De moeilijkheid zit hem in het kiezen welke je wanneer wilt gebruiken.
We werken met je samen om alleen structuur aan te brengen waar dat helpt. Als flexibiliteit nodig is, laten we daar ruimte voor. Wanneer er sprake is van herhaling, standaardiseren we bewust. Dit houdt het platform begrijpelijk voor de mensen die ervan afhankelijk zijn, niet alleen voor de mensen die het gebouwd hebben.
Het doel is niet om "Dataiku op te zetten", , maar om ervoor te zorgen dat het echt werk blijft ondersteunen naarmate machinaal leren meer ingebed.
Vragen die we vaak horen over het werken met Dataiku.
Dataiku wordt gebruikt om machine learning-werk te organiseren dat moet worden hergebruikt, herzien of gedeeld. Het brengt datavoorbereiding, modellering en implementatie op één plek zodat het werk niet verspreid blijft over notebooks, scripts en individuele setups.
Dataiku wordt gebruikt door gemengde teams. Datawetenschappers houden zich meestal bezig met modellering en validering, terwijl analisten of domeinexperts bijdragen via visuele workflows. Hoeveel niet-technische gebruikers betrokken zijn, hangt af van hoe het platform is opgezet.
Dataiku ondersteunt deployment workflows, maar het vervangt niet het nadenken over hoe modellen downstream worden gebruikt. Het helpt om de implementatie herhaalbaar en zichtbaar te maken, in plaats van volledig automatisch.
Dataiku gebruikt meestal voorbereide gegevens uit een magazijn of dataplatform en richt zich op voorbereidings- en modelleringsworkflows. Het vervangt meestal geen kerngegevensinfrastructuur.
Ontdek hoe Dataiku uw bedrijf kan ondersteunen met een i-spark expert.