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AUSTIN, TX (4 de janeiro de 2024) — Striveworks garantiu uma patente para um novo processo de linhagem de dados que representa uma mudança radical na transparência e auditabilidade para a indústria de aprendizado de máquina.

O processo patenteado do Striveworks rastreia automaticamente dados e atividades em todos os fluxos de trabalho de aprendizado de máquina – economizando tempo e dinheiro para equipes de ciência de dados e permitindo total transparência sobre os processos de operações de aprendizado de máquina (MLOps) para gerenciamento, reguladores e auditores. Com esta inovação, não são necessárias alterações de software ou ações adicionais por parte dos desenvolvedores para capturar a linhagem de dados, mesmo quando serviços e bancos de dados externos estão envolvidos.

“Com fluxos de trabalho de aprendizado de máquina, você tem etapas e dados de entrada. Se você juntar essas duas coisas, poderá esperar obter sempre a mesma resposta. Mas se você também não registrar os serviços adicionais que fornecem informações nesse fluxo de trabalho, juntamente com os estados em que estavam quando essas interações aconteceram, você poderá executar novamente esse fluxo de trabalho e obter resultados diferentes”, diz Matthew Griffin, engenheiro de software da Striveworks que foi recebeu a patente.

“Sem esse processo, os desenvolvedores precisariam criar um processo personalizado e impor rigorosamente a conformidade em suas equipes. Esse processo garante que isso aconteça como parte do fluxo de trabalho normal, para que os desenvolvedores possam se concentrar em seus objetivos reais.”

O processo de linhagem de dados do Striveworks é uma melhoria significativa em relação ao padrão atual em MLOps. Agora, os usuários podem observar mais facilmente atividades, resultados e interações com serviços externos que acontecem como parte de seus fluxos de trabalho de aprendizado de máquina. Equipados com esse conhecimento, os usuários podem tomar decisões mais informadas sobre repetir fluxos de trabalho, fazer alterações não destrutivas nos fluxos de trabalho ou reverter para estados anteriores quando necessário. Este processo também permite uma função crítica para MLOps modernos: a capacidade de remediar modelos divergentes para gerar resultados consistentes e úteis que promovam a confiança na tecnologia.

“Nossa missão na Striveworks é tornar a inteligência artificial e os modelos de aprendizado de máquina seguros, confiáveis ​​e integrados em operações críticas para os negócios”, disse Jim Rebesco, CEO da Striveworks. “Com o sistema de linhagem da nossa plataforma, nossos clientes podem ter certeza de que os resultados e as interações com os modelos de produção são totalmente observáveis. Este processo promove a transparência e permite remediar modelos com falhas, sendo que ambos são essenciais para a nossa visão de fazer desaparecer os MLOps.”

Sobre StriveWorks

Striveworks é pioneira em MLOps responsáveis ​​para segurança nacional e outros espaços altamente regulamentados. A plataforma MLOps da Striveworks permite que as organizações implantem modelos de IA/ML em escala, mantendo recursos completos de auditoria e remediação. Fundada em 2018, a Striveworks foi destacada como exemplar no Relatório Final de 2021 da Comissão Nacional de Segurança em Inteligência Artificial. Em 2023, a Striveworks foi reconhecida no Deloitte Technology Fast 500TM como uma das empresas de tecnologia de crescimento mais rápido da América do Norte. Para mais informações visite www.striveworks.com.

Striveworks garante patente para processo inovador de linhagem de dados foi publicado originalmente em Austin Startups no Medium, onde as pessoas continuam a conversa destacando e respondendo a esta história.

https://medium.com/m/global-identity-2?redirectUrl=https%3A%2F%2Fblog.austinstartups.com%2Fstriveworks-secures-patent-for-innovative-data-lineage-process-4a7a9b14fa5b
Autor: Tracy Shank

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