Fiddler Ai

Fiddler AI 是一款提供 AI 可觀察性、機器學習模型監控，以及可解釋 AI 的綜合軟體。它可透過提供可行的洞察資訊，以及解釋預測背後的原因，來改進模型與應用程序。藉由使用 Fiddler，資料科學家可以自信地交付任務關鍵型專案的大規模機器學習解決方案。

主要功能：

1. AI 可觀察性：Fiddler 的 AI 可觀察性功能允許使用者標準化 LLM (生命週期模型管理) 與 MLOps (機器學習操作) 實務。它提供量測標準，以及當預測模型或生成式 AI 模型的效能下降時，可能出現的問題的解釋。

2. 機器學習模型監控：Fiddler 能夠在整個生命週期中監控機器學習模型。使用者可以追蹤模型效能、偵測異常，以及在發生問題時收到警示。這可確保模型持續針對準確度與可靠度進行最佳化。

3. 可解釋 AI：Fiddler 的可解釋 AI 功能可幫助使用者了解為什麼會做出預測，藉由提供模型決策的透明解釋。這可促進對模型產出的信任，並促進遵循道德規範。

使用案例：

- 預測模型：Fiddler 可用於監控在金融、醫療保健、電子商務等各個產業中使用的預測模型，以確保其維持高水準的效能。

- 生成式 AI 模型：對於使用生成式模型的應用程序，例如圖像生成或自然語言處理，Fiddler 可協助識別輸出品質的任何下降。

- 責任 AI 開發：透過提供可解釋性功能，Fiddler 協助組織在遵守法規要求的同時，建構負責任且安全的 AI 系統。

如何使用：

1. 標準化 LLM 實務：使用 Fiddler 的內建工具，來實施管理機器學習模型生命週期的最佳實務。

2. 監控模型效能：在平台內設定監控儀表板，以追蹤與機器學習模型相關的重要量測標準。

3. 收到警示：設定警示，以便在偵測到異常或問題時收到通知，以利及時介入並進行最佳化。

4. 使用可解釋性功能：使用 Fiddler 的可解釋 AI 功能，以獲得模型決策的洞察，並確保透明度。

結論：

Fiddler AI 是一款強大的工具，提供 AI 可觀察性、機器學習模型監控，以及可解釋 AI。它可讓資料科學家提供可行的洞察資訊、持續監控，以及模型決策的透明解釋，進而交付可靠的大規模機器學習解決方案。透過使用 Fiddler，組織可以建構負責任且安全的 AI 系統，同時在預測和生成模型中維持高水準的效能。