什么是Censius？

Censius是一个AI可视化和模型监控平台，致力于帮助团队了解、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，并实现了聚焦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、记录特征和获取预测。
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，获得模型可见性的同时，通过可解释性建立信任，了解业务投资回报率。

Censius 的核心功能

• 自动化监控和异常排除
• 生成型AI监控
• 解决过时和改进性能力的模型监控
• 复杂预测的可解释性
• 用于评估模型性能和对业务指标的影响的Censius分析

Censius 的使用案例

#1

检测和分析模型漂移

#2

对模型决策进行根本原因分析

#3

分析群组的性能并确保策略一致性

#4

获取模型性能的端到端可见性

#5

通过模型可解释性建立信任

#6

了解机器学习模型的业务投资回报率

#7

监控数据质量和特征分布

#8

比较和评估多个模型版