¿QUÉ ES EL MONITOREO DEL RENDIMIENTO DE LOS MODELOS?

Descubre cómo los modelos de aprendizaje automático (ML) mantienen su efectividad y funcionan del modo previsto.

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Mantén tus modelos de ML siempre con precisión.

Evita que el modelo falle eliminando el sesgo y la desviación. 

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Aporta tus propios datos y gana contexto.

Incorpora tu propia telemetría de aprendizaje automático (ML) o usa una de nuestras integraciones.

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Comienza rápido con menos pasos.

Empieza a trabajar de inmediato con los potentes dashboards prediseñados.

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Acaba con los silos y acelera las operaciones.

Eleva la productividad derribando las barreras de comunicación que separan a los equipos de aprendizaje automático (ML) de los de DevOps.

PRECISIÓN DE LOS MODELOS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO (ML)

Ocúpate del deterioro del rendimiento de los modelos posterior al despliegue.

  • Resuelve la desviación de datos y la desviación del concepto para mantener predicciones relevantes.
  • Configura alertas a través de las alertas y la inteligencia aplicada de New Relic para resolver los problemas y reducir el exceso de alarmas. 
  • Examina los datos estadísticos del rendimiento y las características de los modelos para mejorar los resultados.
Gráficos de desviación del modelo y desviación de datos
Logo de New Relic y logos de 8 entornos de aprendizaje automático (ML), cada uno de ellos vinculado con una integración
INTEGRACIONES LISTAS PARA USAR

Incorpora telemetría de aprendizaje automático (ML). Toma decisiones bien fundamentadas.

  • Incorpora tus propios datos (características, valores de predicción, etc.) como datos de inferencia, estadísticas agregadas o métricas personalizadas.
  • Emplea integraciones (por ejemplo, AWS SageMaker) para poder usar la telemetría de modelos de aprendizaje automático (ML) de otras plataformas.  
  • Aprovecha nuestra diversa comunidad de socios de plataforma abierta (open-platform) para la ingesta de datos.
OBSERVABILIDAD DE EXTREMO A EXTREMO

Visualiza los modelos en segundos y observa cómo aumenta su valor.

  • Identifica y agrega gráficos hechos a la medida para ciertos casos.
  • Obtén visibilidad instantánea de tus modelos con los dashboards de monitoreo del rendimiento que vienen listos para usar.
  • Haz fácilmente seguimiento de las predicciones de los modelos y la desviación a lo largo del tiempo y obtén información valiosa a simple vista.
Thumbnails de varios dashboards para modelos de aprendizaje automático.
Lista de características de ML con métricas y gráficos de distribución de características, desviación de datos, recuento y valores que faltan.
COORDINACIÓN ENTRE TODOS LOS EQUIPOS

Resuelve los problemas de colaboración en torno a aprendizaje automático (ML) con datos.

  • Comparte una sola fuente de datos para reducir las brechas de ineficiencia entre los ingenieros de aprendizaje automático (ML), los equipos de DevOps y de científicos de datos. 
  • Observa el rendimiento en contexto en la única plataforma de observabilidad de todo el stack que hace seguimiento de los modelos de aprendizaje automático (ML). 
  • Colabora en un entorno de producción y responde a las alertas antes de que tu negocio se vea afectado.

Más de 30 capacidades. Una plataforma. Un precio.

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