Dataiku kondigt de nieuwste versie aan van zijn enterprise AI en machine learning platform, Dataiku 6. Met Dataiku 6 kunnen gebruikers binnen het platform eenvoudig Kubernetes clusters inzetten en beheren. Naast flexibiliteit biedt Dataiku 6 nieuwe functies om organisaties te ondersteunen bij het ontwikkelen van duurzame AI-systemen.
De introductie van Dataiku 6 bevestigt de continue focus van Dataiku om bedrijven te helpen te bouwen aan toekomstbestendige AI waarbij ze niet belemmerd worden door onvermijdelijke en onvoorziene ontwikkelingen zoals nieuwe regelgeving. Verder biedt Dataiku 6 een nieuwe plugin store om de kracht van Dataiku optimaal te benutten en subpopulatie-analyse voor betere performance van modellen en het voorkomen van model bias.
Met subpopulatie-analyse kunnen gebruikers van Dataiku 6 eenvoudig onbedoelde model bias filteren en zorgen voor een transparante en eerlijke toepassing van AI
“De wereld van AI beweegt ongelooflijk snel, maar bedrijven kunnen niet wachten tot deze beweging vertraagt om aan de slag te gaan. Dat betekent dat organisaties moeten zorgen voor een toekomstbestendige benadering van AI”, zegt Florian Douetteau, CEO van Dataiku. "Dataiku 6 stelt bedrijven in staat om dit te doen door meer functies aan te bieden voor white box AI, samenwerking, efficiëntie en flexibel resourcebeheer, zodat de AI van bedrijven kan meegroeien met de technologie."
Dataiku 6 helpt organisaties op weg naar duurzame enterprise AI met:
- Flexibiliteit
Dataiku 6 stelt gebruikers in staat Kubernetes clusters (op AWS, Azure of GCP) eenvoudig te starten en beheren vanuit het Dataiku-platform. Dit betekent dat niet-beheerders nu snel Kubernetes clusters kunnen inzetten voor een optimale uitvoering van Spark of in-memory taken. Beheerders kunnen ook rekenkracht apart zetten en beheren, zodat elk team precies krijgt wat het nodig heeft om een analyse uit te voeren en enterprise AI in te zetten.
Verder zullen Snowflake-gebruikers in Dataiku snellere runtimes ervaren met de nieuwe geoptimaliseerde synchronisatie met WASB en native uitvoering van Spark-taken in Snowflake. Dataiku 6 zorgt ook voor aanzienlijk snellere uitvoering van multi-step SQL datapijplijnen. Dit zorgt voor een geoptimaliseerde compute- en opslagomgeving als er wordt gewerkt met SQL-data.
- White box AI
Dataiku 6 heeft twee nieuwe visuele functies (partial dependence plots en subpopulatie-analyse) waarmee gebruikers inzicht krijgen in belangrijke aspecten van modelgedrag waarmee ongewenste bias kan worden voorkomen. Met subpopulatie-analyse kunnen gebruikers deze bias gemakkelijk verwijderen en zorgen voor een transparante en eerlijke inzet van AI. Partial dependence plots helpen mensen om complexe modellen te begrijpen door op visuele wijze de relatie tussen een functie en het doel te laten zien.
- Cross-Team samenwerking en efficiency
Dankzij verbeterde IDE-integraties (RStudio, VS Code, SublimeText,PyCharm) kunnen ontwikkelaars in hun favoriete omgeving werken. Ook wordt tegelijkertijd de samenwerking op het Dataiku-platform gestimuleerd. Betere visualisatie is van cruciaal belang om datagedreven systemen en beslissingen te communiceren aan zakelijke stakeholders. Data scientists krijgen hiermee ook beter inzicht in de voortgang van AI-projecten. Dataiku 6 maakt het verder eenvoudig te werken met externe tools voor datavisualisatie zoals Qlik en Tableau.
Met de nieuwe functies in Dataiku 6, die gericht zijn op het vereenvoudigen van samenwerking, kunnen data-analisten gemakkelijk de nieuwe plugin store gebruiken en code die is gemaakt door data engineers en data scientistshergebruiken. Met functies zoals custom model plugins voor visuele machine learning en aangepaste grafieken, kunnen ontwikkelaars nu aantrekkelijke visuals en machine learning-modellen op maat maken en delen met niet-ontwikkelaars.
Lees hier de
release notes voor meer informatie over Dataiku 6.
Om de nieuwe functies in actie te zien kun je je hier inschrijven voor het
webinar op 11 december om 17.00 uur CET.