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Alkis Polyzotis

Alkis Polyzotis

Neoklis (Alkis) Polyzotis is a technical lead in the machine learning platform team at Databricks. Before Databricks, he worked at Google building data/model evaluation tools for TensorFlow Extended and a catalogue for Google's internal data lake. He also held a faculty position at UC Santa Cruz. He holds a PhD in Computer Sciences from the University of Wisconsin at Madison, and an engineering diploma from the National Technical University of Athens, in Greece.

Alkis Polyzotis's posts

coSTAR

AI

2026年3月20日/12分で読めます

coSTAR: DatabricksでAIエージェントを迅速かつ安全にリリースする方法

Building Custom LLM Judges for AI Agent Accuracy

お知らせ

2025年11月4日/2分で読めます

AIエージェントの正確性を評価する“カスタムLLMジャッジ”の作り方

MLflow 3.0

お知らせ

2025年6月21日/3分で読めます

MLflow 3.0:生成AIを“安心して”構築・評価・本番運用できる、オールインワンプラットフォーム

AI Agents: Evaluation

お知らせ

2025年3月12日/6分で読めます

強化された エージェント評価機能 が登場!

Streamline AI Agent Evaluation with New Synthetic Data Capabilities

AI

2024年12月9日/2分で読めます

AIエージェント評価が進化!新たな合成データ機能で効率アップ

Databricks announces significant improvements to the built-in LLM judges in Agent Evaluation

データサイエンス・ML

2024年9月5日/1分未満

Databricksがエージェント評価の組み込みLLM判断に大幅な改善を発表

social card

データサイエンス・ML

2024年7月2日/3分で読めます

Mosaic AI Agent Framework および Agent Evaluation の発表

lakehouse-monitoring-social-card

データエンジニアリング

2023年12月12日/1分未満

レイクハウス・モニタリング: データとAIの品質監視のための統合ソリューション

image

データサイエンス・ML

2023年10月31日/2分で読めます

MLflow 2.8「LLM-as-a-judge」メトリクス、およびRAGアプリケーションのLLM評価におけるベストプラクティス(パート2)を発表

Announcing Inference Tables: Simplified Monitoring and Diagnostics for AI models

製品

2023年10月18日/1分未満

「推論テーブル」の発表: AIモデルのモニタリングと診断を簡素化

Best Practices for LLM Evaluation of RAG Applications

機械学習

2023年9月12日/3分で読めます

RAG アプリケーションにおける LLM 評価のベストプラクティス