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2024 年 5 月 28 日
Dataiku 产品，扩展 AI
玛丽·梅尔韦耶勒·杜维尼奥
2023 年Dataiku 日常 AI 大会多伦多会议的嘉宾听取了Dataiku解决方案工程师Kateryna Savchyn的演讲，她深入介绍了可用于增强现有 Dataiku 产品和解决方案的专门编码选项。

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构建复杂的代码优先项目
Savchyn 演讲的总体目标是，用她的话来说，“加速您构建分 塞浦路斯 WhatsApp 数据 析项目的思维过程，并指导您如何构建完全代码优先的管道，如何构建自己的自定义估算器，以及除了视觉工具之外可以增强的所有方法。”作为一名解决方案工程师 ...

为了确保生成式人工智能的高数据质量，随着系统转向请求：响应，纳入数据可观察性非常重要。创建提示时，应建立系统和检查以确保提示安全有效。例如，确定何时应对个人信息进行混淆，或者在将包含机密信息的某些提示发送到 LLM 之前将其彻底拒绝。

生成式人工智能以语义和本体为基础，它们构成了数据理解的框架。然后，解释变成元数据。如果元数据创建错误或分配给信息错误，那么正确和相关数据的可发现性也将不正确。

因此，在获得 LLM 之前，了解系统分配元 克罗地亚 WhatsApp 数据 数据的情况也很重要。虽然RAG通过从已知和可信的数据源中提取数据来解决一些问题，但您仍然必须知道数据的来源 ...

游戏化采用。如果合理的话，游戏化可以成为一种低成本的程序，通过鼓励业务方面的个人提高数据质量来增加结构。例如，一家大型全球石油和天然气组织推出了一个积分系统，每次有人完成培训、标记数据集、创建新文档等，该人都会获得一定数量的积分，通过排行榜和奖品营造竞争精神。
正规化培训。如果 CoE 成员必须引导和指导每个新用户，那么扩展很快就会变得效率低下。更重要的是，如果做得不好，企业可能会感到沮丧。创建一个致力于 AI 计划的社区，让他们能够互相帮助（特别是在早期超级用户的支持下），可以减轻 CoE 本身对支持需求的负担。GE Aviation更进一步，提供 100、200 和 300 级课程 ...

跟踪和收集有关用户和员工的信息是组织的常见做法，但如果不提供透明的沟通说明这种做法正在发生，则这样做是不安全的（在某些情况下是非法的）。此外，同意这种收集很重要——应该要求人们以不加评判的方式选择加入数据收集，并且他们应该可以放心地拒绝提供他们不想要的任何信息。虽然这可能意味着数据集中的数据点更少或更多缺失值，但违背某人意愿或不知情地收集敏感信息的成本要高得多。

匿名化
即使人们愿意为了分析目的而分享 哥伦比亚 WhatsApp 数据 自己的性取向或其他人口统计数据，匿名化数据也是确保信息隐私和保护的好方法。这种匿名化可以很简单，比如不要求提供姓名和个人详细信息等身份信息 ...

无代码 Web 应用程序
对于那些想要构建 Web 应用程序而又不想编写任何代码的人，Dataiku 通过插件提供了可视化 Web 应用程序。一个突出的例子是Dataiku Answers，这是一个由生成式 AI 驱动的聊天机器人，可以在五分钟内完成设置。


通过简单的点击界面，业务用户可以 智利 WhatsApp 数据 配置聊天机器人来检索和显示来自内部知识库的信息，使其成为人力资源、客户服务和其他部门的宝贵工具。

3.基于自定义代码的应用程序
对于需要完全控制其应用程序的开发人员，Dataiku 支持 Voila、Gradio 和 Streamlit，用于创建高度定制的基于代码的 ...

使用 AutoML 更快地构建一流的模型
通过 Dataiku 的目录、功能商店、项目主页和插件商店等中心枢纽发现和重用资产以实现最高效率
借助 Dataiku 内置的Prompt Studios、RAG 组件和AI 代码助手，利用生成式 AI加快速度，帮助最大限度地提高效率和价值实现速度
Dataiku 在专家数据科学团队用例中排名第一。


业务线团队
Dataiku 让业务专家能够利用 AI 的力量发掘新机遇。借助 Dataiku，您可以：

通过直观的视觉界面和数十个预建连接器，以 10 倍的速度清理和准备数据
无需离开 Dataiku，即可探 开曼群岛 Whatsapp 数据 ...

除了性能指标外，MLOps 还包括跟踪数据质量和模型漂移。例如，MLOps 工具应帮助团队评估输入数据的完整性和一致性。最终目标是确保模型接收高质量的推理输入。任何偏离预期数据分布或数据特征异常的情况都可能表明数据质量问题会影响模型性能。

同样，模型漂移监控涉及检测输入数据和 喀麦隆 Whatsapp 数据 模型预测之间的关系随时间的变化。当模型超出其预期范围或底层数据模式发生变化时，漂移监控会发出信号。有了这些信息，团队可以根据需要重新训练或重新校准模型，以保持准确性和相关性。

模型治理在 MLOps 生态系统中至关重要。在受监管的行业中尤其如此，因为组织必须满足严格的合规性要求 ...

公司必须监控技术进步和潜在的市场颠覆，以保持竞争力。由于信息来源多种多样，例如行业新闻、专有文章和专利，员工很难查看所有可用信息来帮助他们做出决策。

Ørsted就面临这种情况，因此，有几个人负责为高管创建专有文章摘要。借助 LLM，他们生成了两个版本的每日新闻摘要：一个是面向高管的执行版，其中包含十篇最相关的文章；另一个是 360 版，其 加拿大 Whatsapp 数据 中包含更多详细信息，可供高管和公司其他成员使用。现在，这份由人工智能驱动的新闻摘要让企业能够更好地了解市场动态。

客户满意度
用户生成内容（例如客户评论、社交媒体帖子和反馈表）的激增为企业带来了挑战和机遇 ...

科学方法之所以有效，是因为它灌输了一种研究人员称之为“方法怀疑”的态度——一种批判性思维的态度，可以帮助决策者提高认识，避免过度自信。方法怀疑可以帮助领导者制定、测试和调整假设，并开发能够带来投资回报的 GenAI 用例。

9. 他们更早地让法律和风险团队参与到人工智能解决方案中（他们向左移动）
GenAI 表现优异的公司会比落 柬埔寨 WhatsApp 数据 后者更早地让律师加入进来。让法律团队参与试点、需求收集和实验阶段有助于确保隐私、知识产权、权利、安全和适当性等重要问题尽可能早地出现在流程中，以便业务和技术团队将其视为工作的一部分。


10. 他们首先利用传统 AI 实现投资回报 ...

物流和供应链公司：通过自动化仪表板突出显示定价系统中缺失的费率，每年可避免数百万美元的收入流失。
制造公司：通过使用机器学习实现实时过程控制自动化，节省了 100 万美元的材料和工程成本。
零售和快速消费品：借助推荐引擎，电子商务销售额增长了 42%。
这些只是数据团队及其成员在各个行业创造价值的一些例子。那么，作为数据团队负责人或数据团队成员，您如何将这一切结合起来，创造一个更大的故事？

在许多情况下，这只需确定一个滩头阵地或里程碑 加拿大 WhatsApp 号码列表 式用例，并与业务赞助商协商，让他们验证价值。在每个垂直领域，业务赞助商和数据科学团队都应该在这些计划上步调一致 ...