沒有代碼數據科學和機器學習
激增的數據科學跨整個組織和幫助每個人數據驅動決策
數據為非工程師工程
機器學習與數據工程開始。第一次,您現在可以準備、變換、可視化和執行探索性數據分析,無需編寫代碼。磚允許任何人在任何下遊的組織準備數據用例。
完全自動化的機器學習
磚AutoML提供了一個玻璃盒子公民數據科學方法,使團隊能夠快速構建,培訓和部署的機器學習模型通過自動化的重任預處理,特征工程和模型訓練和調優。導入的數據集,配置培訓和部署模型,而無需離開UI。
透明度和能見度仔細看當你需要它
獨特的磚機學習,執行所有步驟在UI中也生成產品級代碼。
機器學習專家數據科學家和工程師可以檢查該代碼和添加自己的定製,或監管機構可以引用時再現性和透明度是至關重要的。磚機器學習與MLflow本地集成,使顆粒試驗跟蹤和版本控製——從預處理和特征工程訓練和部署。
可辯解的和兼容的跨職能協作
磚的支持的血統追蹤和記錄自動生成代碼確保每個人的數據科學項目是安全的、兼容和可追蹤的。Explainability特性提供洞察輸入最影響生成的模型。這將創建一個基礎廣泛的團隊合作——從用戶數據科學家和機器學習工程師所有的方式,法律和合規。
