Algorithmia于今日推出了全新的报告工具,旨在解决机器学习过程中的治理挑战问题。研究发现,组织在进行部署时所面临的最大挑战便是治理。
在接受Algorithmia调查的IT领导者中,56%的人将治理、安全性和可审计性这三大领域视为市场最为关切的问题,67%的调查者表示他们不得不遵守多项规定,如有违规,将接受严厉的处罚和制裁。
Algorithmia的首席执行官Diego Oppenheimer表示,
我们仍处于机器学习治理的早期发展阶段,组织缺乏清晰的条例线路以及规定性建议,智能在独特的环境与情景中进行项目的推进,摸着石头过河。规定不明确,而这种不确定性是由不断变化和模糊的监管环境导致的,公司需要大量资源的投入保证合法合规,这种趋势会导致跟不上市场节奏的企业失去竞争优势。此外,现有的解决方案通常需要人工完成,而且并不完整,即便对于那些正在实施治理的组织,所提出的解决方案无非是有完全不同的工具流和人工流程拼凑而成,由于缺少连贯性和逻辑性,这些不完整的解决方案需要持续的维护,还在其针对的案主中存在重大缺陷。
组织在部署之前非常正确地测试ML模型。然而,Algorithmia表示,IT领导、业务线领导、首席信息官和首席风险官在过去一年中已经意识到,随着ML部署的加速,模型部署后发生的事情“甚至比部署前测试更重要”。
到目前为止,Algorithmia的企业产品增加了以下报告和治理功能,以帮助降低管理运营风险:
² 关于基础设施、存储和算法内的计算消耗的成本和使用情况的报告,以了解和管理维护平台的总体成本。
² 增强每月存储、CPU和GPU消耗和使用费用的chargeback和showback报告功能。
² 算法使用报告,包括所使用算法的详细信息,以便组织可以为用户的使用计费。
² 增强的审计报告和日志,以便检查人员和审计人员可以检查模型结果、更改记录、数据错误或过去的模型失败和所采取的操作的记录。
² Algorithmia管理员的高级报告面板,提供所有可用的指标和使用情况报告的概述,能够构建报告,并将报告和指标导出到记录系统。
² 新添加到Algorithmia中的报告和治理工具将帮助IT决策者解决当今部署所面临的最大挑战之一。
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