Performance-Monitoring für ML-Modelle
WAS IST PERFORMANCE-MONITORING FÜR ML-MODELLE?
Mit Monitoring bleiben ML-Modelle relevant und funktionieren wie vorgesehen.
PRÄZISE ML-MODELLE
Performance-Einbußen bei ML-Modellen nach dem Deployment? Nicht mit uns:
- Data Drift und Concept Drift werden eliminiert, so bleiben Vorhersagen relevant.
- Durch Alerts, die Sie mithilfe von New Relic Alerts und Applied Intelligence konfigurieren, lassen sich Probleme rasch beheben und Falschmeldungen reduzieren.
- Nutzen Sie die statistischen Daten zu Modell-Performance und -Features, um bessere Ergebnisse zu erzielen.
EINSATZFERTIGE INTEGRATIONEN
Ihre ML-Telemetrie als Basis für fundiertere Entscheidungen.
- Bringen Sie Ihre eigenen Daten mit (Features, Prognosen usw.) zur Nutzung als Inferenzdaten, aggregierte statistische Daten oder Custom-Metrics.
- Mit Integrationen wie AWS SageMaker können Sie ML-Modelldaten aus anderen Plattformen einbinden.
- Unsere diverse Partner-Community bietet zahlreiche Optionen zur Datenerfassung.
END-TO-END-OBSERVABILITY
Prompte Modellvisualisierung für deutlichen Mehrwert.
- Nutzen Sie Diagramme, die perfekt auf spezifische Use Cases zugeschnitten sind.
- Einsatzfertige Dashboards für das Performance-Monitoring verschaffen Ihnen sofort Einblicke in Ihre Modelle.
- Modellvorhersagen und Drift lassen sich mühelos im Zeitverlauf verfolgen und liefern Erkenntnisse auf einen Blick.
TEAMÜBERGREIFENDES ALIGNMENT
Bessere Zusammenarbeit rund um ML durch Daten.
- Durch gemeinsame Nutzung einer zentralen Datenquelle werden Lücken zwischen ML-Engineer-, DevOps- und Data-Science-Teams geschlossen, die Effizienz steigt.
- Die einzige Plattform für Full-Stack Observability mit ML-Modell-Tracking liefert Ihnen Performance-Transparenz mit Kontext.
- Sie profitieren von der Zusammenarbeit in einer Produktionsumgebung und können auf Alerts reagieren, bevor Ihr Geschäft Schaden nimmt.
