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12月13日, 2021
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發展沿革與經營績效 ,公司發展沿革 時間 類別 重大事件簡介 2019 發展 Truera成立於美國加州 2020.08 募資 於種子輪中募得510萬美元,主要投資人為Greylock等 產品 推出Truera AI品質監測平台(AI Quality Platform) 合作 渣打銀行宣布與Truera合作,使用其AI品質監測平台分析模型,識別並消除決策過程中的不公正與偏見,成功地提高模型品質與信
10月14日, 2022
Fero Labs:以可解釋AI打開黑箱模型的洞察者
產品與服務2/3:具體應用情境與效益 ,數據清理自動化 自動刪除測量的異常值;並協助合併不同數據庫來源內的資料 防止模型錯誤預測 當實際與訓練數據相差過大時,會排除該數據,防止錯誤判斷 賦能團隊協作分工 數據分析師 改進整體生產流程 工程師/操作員 模型可藉由標記工廠資訊,進而幫助數據準備與洞察 數據發現到新洞察 藉由洞察做出決策 導入新的生產體制 解決勞動力短缺 可有效縮短訓練時間,來解決不同操
05月24日, 2024
國際新創於可解釋AI、MLOps技術應用與發展分析
國際新創於可解釋AI、MLOps技術應用與發展分析 ,楊淳安 產業分析師產業情報研究所財團法人資訊工業策進會2024.04.30 可信任AI、可解釋AI、MLOps名詞定義 ,資料來源:MIC,2024年4月 資料蒐集 資料萃取 模型訓練 模型打包 模型驗證 模型部署 模型監控 開發流程 DataOps MLOps AIOps DevSecOps AI合規在概念上稱為可信任AI,可解釋AI則是實
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【MIC Insight】共建數位信任生態系MOU簽署研究合作暨發表會
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