Censius
Censius是一个AI平台，通过可视化和主动管理来提升AI模型的效能。
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Censius 工具信息
Censius 是什么？
Censius是一款集成了AI可视化和模型监控功能的平台，帮助团队全面了解、分析和改进AI模型的实际性能。它提供结构化和非结构化生产模型的端到端可视化，并采用积极主动的方法进行模型管理。
Censius 有哪些功能？
- 自动监控和故障排除
- 生成型AI监控
- 解决过时和改进性能的模型监控
- 复杂预测的模型可解释性
- 用于评估模型性能和对业务指标影响的Censius分析
Censius 怎么使用？
要使用Censius，请按照以下步骤操作： 1. 注册SDK：通过Java和Python SDK或REST API与平台集成，注册您的模型、记录特征并捕获预测。 2. 设置监控器：选择多种监控配置来跟踪整个机器学习流程。 3. 观察：分析模型的漂移情况，确定决策的根本原因，并将数据分片为群组以获得更好的性能可见性。此外，通过可解释性建立信任并了解业务投资回报率。
Censius 的使用案例
- 检测和分析模型漂移
- 对模型决策进行根本原因分析
- 分析群组的性能并确保一致性
- 获取模型性能的端到端可见性
- 通过模型可解释性建立信任
- 了解机器学习模型的业务投资回报率
- 监控数据质量和特征分布
- 比较和评估多个模型版本
Censius 的常见问题
Censius是一款AI平台，集成了AI可视化和模型监控功能，帮助团队全面理解、分析并改进AI模型的实际效能。
要使用Censius，请首先将SDK与您的模型集成，选择多种监控配置来跟踪机器学习流程，并进行数据分析以了解业务投资回报率。
Censius的主要功能包括自动监控和故障排除、生成型AI监控、解决过时问题的模型监控、复杂预测的可解释性分析以及用于评估模型性能和对业务指标影响的Censius分析。
Censius可用于检测和分析模型漂移、确定决策的根本原因，分析群组的性能并确保一致性，获取端到端可见性的模型性能数据，通过可解释性建立信任，了解业务投资回报率，监控数据质量和特征分布，以及比较和评估多个模型版本。
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