DataRobot AI Platform Demo 2023 | End-to-end Workflow | How DataRobot Works

Summary

Kayne Putman, Vicepresidente Regional de Applied AI en DataRobot, presenta una demostración sobre cómo su plataforma ayuda a equipos de científicos de datos a predecir riesgos de inundaciones en Europa utilizando IA automatizada. Con datos del OECD, destaca cómo la plataforma facilita el descubrimiento automatizado de características, la creación de modelos, y la colaboración entre equipos técnicos y no técnicos. Además, resalta la importancia del monitoreo de modelos y su integración con herramientas empresariales y OpenAI. En resumen, DataRobot acelera el análisis de datos para obtener predicciones valiosas en tiempo real.

Takeaways

• 💡 DataRobot ofrece una plataforma de IA empresarial plug-and-play, permitiendo a las organizaciones acelerar sus equipos de ciencia de datos o democratizar el uso de la ciencia de datos.
• 🌍 El ejemplo del gobierno europeo muestra cómo analizar factores de riesgo de inundaciones usando datos geoespaciales y variables como la exposición a inundaciones en un período de retorno de 100 años.
• 📊 DataRobot permite la ingesta automática de datos y el análisis exploratorio, manejando diferentes tipos de datos, como latitud y longitud, y generando funciones geoespaciales.
• 🏆 El enfoque AutoML de DataRobot selecciona automáticamente múltiples algoritmos para entrenar modelos y clasifica los resultados en un tablero de líderes por precisión.
• 🌲 El modelo de Random Forest permite a los científicos de datos profundizar en los detalles del algoritmo y sus pasos de preprocesamiento.
• 🔍 DataRobot permite la interpretación de modelos y la explicación de predicciones a nivel global y local, facilitando la comunicación con partes interesadas no técnicas.
• 🚀 La plataforma ofrece integración directa con sistemas de producción a través de API, permitiendo predicciones continuas y despliegue en aplicaciones empresariales.
• 🔧 Herramientas como Data Drift y Service Health permiten el monitoreo continuo del rendimiento de los modelos, alertando sobre posibles problemas o degradación.
• 📑 La creación de documentación automatizada ayuda a satisfacer requisitos regulatorios y garantiza la gobernanza del modelo.
• 🛠️ Los científicos de datos pueden seguir iterando en los modelos mediante la integración con herramientas externas como OpenAI y MLflow para mejorar la precisión y gestionar los activos de ML.

Q & A

¿Qué ofrece DataRobot a las organizaciones?

DataRobot ofrece una plataforma de IA empresarial que ayuda a las organizaciones a acelerar el trabajo de sus científicos de datos y democratizar la ciencia de datos.

¿En qué sectores industriales puede aplicarse DataRobot?

DataRobot puede aplicarse en cualquier sector industrial que tenga casos de uso de aprendizaje automático, ya que es una plataforma plug-and-play.

¿Cuál es el objetivo principal del ejemplo presentado en el video?

El ejemplo simula un equipo de científicos de datos que trabaja para un organismo gubernamental en Europa, y busca comprender los factores de riesgo asociados con las inundaciones en varias ciudades europeas.

¿Qué tipo de datos se utilizan para analizar los riesgos de inundación?

Se utiliza un conjunto de datos amplio de la OCDE que incluye variables sobre el clima, la economía, la demografía, entre otros.

¿Qué variable se utiliza como objetivo en el análisis de inundaciones?

La variable objetivo es el porcentaje de la población expuesta a inundaciones fluviales en un período de retorno de 100 años.

¿Cómo ayuda DataRobot con la creación de características automáticas?

DataRobot utiliza el Descubrimiento Automático de Características para aprender de otras características a lo largo del tiempo sin necesidad de escribir SQL.

¿Qué modelo fue destacado en el análisis del riesgo de inundación?

Se destacó un modelo de Random Forest que fue elegido por su precisión en la predicción del riesgo de inundación.

¿Cómo permite DataRobot a los equipos no técnicos interactuar con los modelos?

DataRobot permite a los equipos no técnicos interactuar con los modelos a través de aplicaciones empresariales, como una aplicación de 'qué pasaría si', donde pueden ingresar valores y obtener predicciones.

¿Cómo monitorea DataRobot la salud de los modelos en producción?

DataRobot monitorea la salud de los modelos en producción a través de indicadores como la Salud del Servicio, el Desplazamiento de Datos y la Precisión del Modelo a lo largo del tiempo.

¿Qué capacidades de preparación de datos ofrece DataRobot?

DataRobot ofrece capacidades de Preparación de Datos que permiten construir recetas para realizar múltiples operaciones, como calcular nuevos valores y filtrar datos, y además permite integrar estas operaciones con bases de datos como Snowflake.