所有这些都不是在黑箱中完成的，而是以这样一种方式让团队能够在部署之前轻松测试假设并了解模型的影响。
模型可解释性
Dataiku 提供模型可解释性的工具（包括检查模型公平性、偏差、子群体分析等的可视化方法），确保用户能够了解模型如何进行预测。这种透明度对于建立对模型的信任和确保它们符合业务目标至关重要，尤其是在处理高级 ML 技术时。
模型文档
自动生成、可自定义的模型和流程文档，帮助团队保留关键项目背景，以实现可重复性和合规性，同时减轻手动文档的负担。这在监管行业尤为重要，因为监管行业需要大量的模型文档，但可能需要数月时间。
模型监控
Dataiku 包含强大的模型监控功能，可跟踪数据漂移等关键性能指标并 沙特阿拉伯 电话号码数据 提醒用户注意任何潜在问题。如果检测到您设置的阈值内的漂移，您甚至可以自动重新训练模型。通过主动管理模型，组织可以避免代价高昂的错误并确保其分析工作保持有效。
人为参与治理工作流程
Dataiku 强调分析过程中人为监督的重要性。该平台的人为参与治理工作流程允许组织在项目生命周期的关键点建立制衡机制。这确保模型不仅准确，而且合乎道德并符合监管要求。
预测客户流失
Dataiku 是您在现代分析中编码的工具
Dataiku 的综合功能使其成为现代分析和 AI 的重要平台。通过增强协作、为多元化员工队伍提供灵活性以及确保数据驱动决策的透明度和监督，Dataiku 使组织能够在其分析工作中实现更高水平的敏捷性、创新性和信任度。
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Dataiku 成为现代分析终极平台的 7 个理由
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