最新版本的Dataiku扩大了针对统计员和数据专家的功能，并为所稀有据添加零丁的猜测解释

Dataiku使全球2,000大年夜上市企业(Global 2,000)可以或许将大年夜型数据集转化为可履行的看法，使AI项目大年夜众化，并大年夜范围扩大机械进修筹划。今天宣布的Dataiku 7经由过程其基于团队的直不雅平台可加强更深层次的协作和可解释的AI，从而将数据科学带给更多的人。

支撑高等统计分析：统计员现可以应用Dataiku以日常熟悉的工作表和卡片格局履行高等统计分析，同时与更广泛的数据或分析团队展开协作。以前，高等统计人员只能应用孤立的对象，这些对象对于非统计人员弗成见，从而在治理和AI项目安排方面产生瓶颈。

纽约--(美国贸易资讯)--领先的企业人工智能(AI)和机械进修平台Dataiku今日宣布推出Dataiku 7，该版本将为技巧数据专业人员带来更深层次的整合，可用于机械进修项目开辟和白盒(white-box) AI的行级可解释性。此最新版本的其他功能亮点包含应用Kubernetes支撑的Web应用法度榜样，可扩大Dataiku 6中引入的功能以及机械进修帮助的数据标签插件。

此消息稿包含多媒体内容。完全消息稿可在以下网址查阅：https://www.businesswire.com/news/home/20200318005008/en/

Dataiku首席履行官Florian Douetteau表示：“自2013年宣布以来，协作一向是Dataiku的核心，而跟着Dataiku 7的推出，我们将持续添加功能，以深化我们高效推动企业中的AI应用大年夜众化的理念。跟着此次宣布，Dataiku 7成为我们持续宣布的第二个产品版本，该版本扩大了可解释AI的功能，是跨行业组织取获成功并懂得其AI模型成果的影响的关键构成部分。”

如今，全球组织纷纷致力于自上而下地开展企业AI工作，但须要尽力使项目自下而上大年夜众化，以使更多的人可以或许获取可履行的数据看法。Dataiku 7经由过程协作让更多的人受益，并为小我供给可解释的企业AI，以将数据用于日常决定计划和构建有影响力的AI项目。

此次宣布的Dataiku 7的新功能包含：

高等猜测解释：在以前，机械进修模型不包含它们得出成果的原因或方法的看法，是以很难客不雅地解释基于这些模型做出的决定计划和采取的行动。Dataiku中的猜测解释经由过程描述哪些特点或功能对模型成果产生最大年夜影响而将奥秘公之于众。Dataiku 7既包含输出数据集中的行级猜测解释，也包含各个猜测解释的交互式可视化。

促进编码员协作的Git：借助Dataiku 7中加强的Git整合，数据专家（或其他代码优先用户）现可以直接从Dataiku直接创建、删除、推送和拉取Git分支。这带来了极大年夜的效力增益，因为编码员可以复制项目以轻松地进行沙箱(sandbox)更改，且原始项目则不受影响。一旦在反复项目上完成迭代，即可将更改无缝地归并回原始项目（所有更改均可在Git中跟踪）。

应用Kubernetes进步弹性：Dataiku 7让用户如今可以在Kubernetes集群上运行Web应用法度榜样，从而扩大Dataiku 6的托管Kubernetes集群功能。这为资本密集型AI安排带来更多同时上线用户和快速、灵活的履行后端。

主动进修标签插件：精确标记数据是从机械进修模型中获得精确优质的看法的先决前提，并且经由过程简化繁琐且耗时的数据收集步调，快速标记数据的才能平日有助于加快全部分析生命周期。新的人工介入(human-in-the-loop)标记和主动进修插件供给一套Dataiku Web应用法度榜样，用于简化标记过程，无论数据是表格、图像照样声音。

如需懂得有关今日通知布告的更多信息以及深刻懂得Dataiku 7，请浏览版本宣布解释。

如需获取Dataiku的样本，包含懂得可用新功能，可注册参加4月16日的收集研究会。

Dataiku是集中式数据平台，它将企业中的数据科学、机械进修和AI的应用大年夜众化。借助Dataiku，企业可获得独特的才能，从数据预处理到大年夜范围分析再到企业AI，沿着其数据之观光程前行。经由过程为数据专家和摸索者供给合营兴趣点，以及供给最佳实践存储库、机械进修和AI安排/治理的捷径，以及集中受控情况，Dataiku成为数据驱动型企业的催化剂。

原文版本可在businesswire.com上查阅：https://www.businesswire.com/news/home/20200318005008/en/

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接洽方法：

Laurel Toney
Strange Brew Strategies
dataiku@strangebrewstrategies.com

关于Dataiku

统计员现可以应用Dataiku以熟悉的工作表和卡片格局履行高等统计分析，同时与更广泛的数据或分析团队展开协作。（图示：美国贸易资讯）