Censius

Monitor and explain ML model performance
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什么是Censius?

Censius是一个AI可视化和模型监控平台，帮助团队了解、分析和提高AI模型的实际性能。它提供了结构化和非结构化生产模型的端到端可视化，并实现了积极主动的模型管理方法。

如何使用 Censius?

要使用Censius，请按照以下步骤操作： 1. 集成SDK：使用Java和Python SDK或REST API注册模型、记录特征和捕获预测。 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，将数据分片为群组，获得模型性能的可见性，通过可解释性建立信任，了解业务投资回报率。

Censius

Censius

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决策一致性

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

Q：
Censius是什么?
A：
Censius是一个AI可视化和模型监控平台，帮助团队了解、分析和提高AI模型的实际性能。
Q：
如何使用Censius?
A：
要使用Censius，您需要将SDK与您的模型集成，设置监控器来跟踪机器学习流程，并观察和分析模型性能、漂移、决策和业务影响的各个方面。
Q：
Censius的核心功能有哪些?
A：
Censius的核心功能包括自动化监控和故障排除、生成型AI监控、解决过时问题的模型监控、复杂预测的模型可解释性和用于评估模型性能和对业务指标的影响的Censius分析。
Q：
Censius的用例是什么?
A：
Censius可以用于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、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，以及比较和评估多个模型版本。

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