平台对于数据驱动的AI重要性

集中的数据管理

为存储、访问和管理数据提供集中位置。有助于实现数据的一 致G效处理，使团队能够使用G质量的数据集进行训练和评估。

可拓展性

有助于管理数据驱动AI解决方案的可扩展性。允许用户扩展数 据处理、存储和计算资源，确保处理大数据量和复杂模型。

协作

提供简化通信、共享见解和共同处理数据和模型的工具和功能， 促进成功实施数据驱动 AI 解决方案所必需的协作环境。

工作流自动化

平台可以自动化数据驱动 AI 生命周期中的各种任务。有助于节 省时间、减少错误并确保始终遵循佳实践。

监控和维护

平台提供用于监控模型性能、数据质量等相关指标的工具。使 团队能够快速发现和解决问题，确保 AI 系统继续提供佳结果。

集成

平台可以与组织使用的其他工具、系统和基础设施集成，简化 将 AI 解决方案纳入现有工作流程和流程的过程。

实验跟踪和 可重复性

平台可以帮助跟踪实验、管理模型版本并确保结果的可重复性。 有助于比较不同模型技术、选择针对佳方法和遵守法规要求。