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

DataRobot
13 Jun 202313:17

Summary

TLDRKayne 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.

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