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Best 1 KI-Plattformen AI tools

Popular KI-Plattformen AI tools include Hewlett Packard Enterprise (HPE), helping you work more efficiently.

Hewlett Packard Enterprise (HPE)
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Hewlett Packard Enterprise (HPE)

Hewlett Packard Enterprise (HPE) ist ein globales Edge-to-Cloud-Unternehmen, das umfassende KI-, Hybrid-Cloud-, Netzwerk- und Datenlösungen für Unternehmen anbietet. Durch seine HPE GreenLake-Plattform, strategische Partnerschaften mit führenden Unternehmen wie NVIDIA und ein robustes Portfolio an Hardware und Dienstleistungen ermöglicht HPE Organisationen, Innovationen zu beschleunigen, den Betrieb zu optimieren und Daten in handlungsrelevante Erkenntnisse umzuwandeln.

Unternehmenslösungen
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About KI-Plattformen

KI-Plattformen sind umfassende Umgebungen, die die Werkzeuge und die Infrastruktur zum Erstellen, Bereitstellen und Verwalten von Anwendungen der künstlichen Intelligenz bereitstellen. Sie integrieren Datenmanagement, Modelltraining und operative Bereitstellung in einen einheitlichen Arbeitsablauf und abstrahieren das komplexe Infrastrukturmanagement. Diese Plattformen ermöglichen es Organisationen, die Entwicklung benutzerdefinierter KI-Lösungen, von prädiktiver Analytik bis zur Verarbeitung natürlicher Sprache, zu beschleunigen und zuverlässig zu skalieren. Viele Plattformen bieten auch vorgefertigte Modelle und Low-Code-Schnittstellen an, um die Hürde für die KI-Einführung zu senken.

Kernfunktionen

  • End-to-End MLOps: Verwalten Sie den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens, von der Datenaufbereitung und dem Modelltraining bis zur Bereitstellung und Überwachung.
  • Skalierbare Rechenressourcen: Greifen Sie bei Bedarf auf GPUs und TPUs zu, um große Modelle zu trainieren, ohne Hardware verwalten zu müssen.
  • Vorgefertigte KI-Dienste & APIs: Integrieren Sie einsatzbereite Funktionen wie Computer Vision, Speech-to-Text und Sprachverständnis in Anwendungen.
  • AutoML-Fähigkeiten: Erstellen und optimieren Sie automatisch Modelle für maschinelles Lernen, sodass auch Benutzer mit weniger technischem Fachwissen hochwertige Modelle erstellen können.
  • Kollaborativer Arbeitsbereich: Bietet eine zentralisierte Umgebung für Datenwissenschaftler, Ingenieure und Geschäftsanalysten zur Zusammenarbeit an KI-Projekten.

Anwendungsfälle

KI-Plattformen werden von Unternehmen zur Entwicklung benutzerdefinierter Lösungen wie Betrugserkennungssystemen und Lieferkettenoptimierungsmodellen genutzt. Start-ups nutzen sie, um schnell Prototypen zu erstellen und KI-Funktionen in ihre Produkte zu integrieren. Forschungseinrichtungen verwenden diese Plattformen auch für groß angelegte Experimente und das Training komplexer neuronaler Netze.

Wie man wählt

Bei der Auswahl einer KI-Plattform bewerten Sie die Bandbreite ihrer Dienste – deckt sie den gesamten MLOps-Lebenszyklus ab? Berücksichtigen Sie die Benutzererfahrung: Ist sie für erfahrene Datenwissenschaftler (Code-First) oder für Geschäftsanwender (Low-Code) konzipiert? Bewerten Sie auch die Integrationsfähigkeiten mit Ihrem bestehenden Daten-Stack, unterstützte Frameworks (z. B. TensorFlow, PyTorch) und die Skalierbarkeit des Preismodells.

KI-Plattformen use cases

1

Entwicklung eines benutzerdefinierten Betrugserkennungssystems

Das Data-Science-Team eines Finanzdienstleistungsunternehmens nutzt eine KI-Plattform, um ein Echtzeit-Betrugserkennungsmodell zu erstellen. Sie verwenden die Datenmanagement-Tools der Plattform zur Verarbeitung von Transaktionshistorien und ihre skalierbaren Rechenressourcen zum Trainieren eines komplexen Deep-Learning-Modells. Nach dem Training wird das Modell über die MLOps-Funktionen der Plattform als sichere API bereitgestellt, sodass es Tausende von Transaktionen pro Sekunde analysieren und betrügerische Aktivitäten erheblich reduzieren kann.

2

Beschleunigung des Prototypings von KI-Funktionen für ein Startup

Ein Startup für mobile Apps möchte eine Bilderkennungsfunktion hinzufügen, um Objekte in den Fotos der Benutzer zu identifizieren. Anstatt ein Modell von Grund auf neu zu erstellen, nutzt ihr kleines Entwicklungsteam die vorgefertigte Vision-API einer KI-Plattform. Dies ermöglicht es ihnen, leistungsstarke Bildanalysefunktionen innerhalb von Tagen statt Monaten in ihre App zu integrieren, sodass sie die Marktreaktion schnell testen und das Produkt mit minimalen Vorabinvestitionen in die KI-Infrastruktur iterieren können.

3

Automatisierung der Kundenabwanderungsprognose

Ein Marketingteam eines E-Commerce-Unternehmens möchte proaktiv Kunden identifizieren, die von Abwanderung bedroht sind. Ein Marketinganalyst mit begrenzten Programmierkenntnissen lädt Kundendaten über die AutoML-Funktion einer KI-Plattform hoch. Die Plattform testet automatisch verschiedene Algorithmen und Hyperparameter, um ein genaues Vorhersagemodell zu erstellen. Die daraus resultierenden Erkenntnisse werden genutzt, um gefährdete Kunden mit personalisierten Bindungskampagnen anzusprechen und die Kundenloyalität zu verbessern.

4

Verwaltung des Lebenszyklus einer Empfehlungs-Engine

Ein Medien-Streaming-Dienst verlässt sich auf eine KI-Plattform, um seine Empfehlungs-Engine für Inhalte zu verwalten. Die Plattform bietet eine einheitliche Umgebung für das erneute Trainieren des Modells mit neuen Benutzerdaten, die Versionierung verschiedener Modelliterationen und die Durchführung von A/B-Tests für bereitgestellte Versionen. Die Überwachungstools der Plattform verfolgen die Modellleistung und Datenabweichungen und stellen sicher, dass die Empfehlungen für Millionen von Benutzern relevant und ansprechend bleiben.

5

Zentralisierung der akademischen Forschungskooperation

Ein universitäres Forschungslabor untersucht den Klimawandel anhand riesiger Satellitenbild-Datensätze. Eine KI-Plattform dient als zentraler Knotenpunkt und bietet gemeinsamen Datenspeicher, kollaborative Notizbücher für die Code-Entwicklung und Zugang zu leistungsstarken GPUs für das Modelltraining. Diese Einrichtung ermöglicht es mehreren Forschern, gleichzeitig am selben Projekt zu arbeiten, Experimente zu teilen und Ergebnisse effizient zu reproduzieren, was das Tempo wissenschaftlicher Entdeckungen beschleunigt.

6

Skalierung eines Dienstes für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

Ein B2B-SaaS-Unternehmen bietet einen NLP-Dienst zur Stimmungsanalyse an. Mit wachsendem Kundenstamm nutzen sie eine KI-Plattform, um ihr benutzerdefiniertes NLP-Modell bereitzustellen. Die Plattform übernimmt die automatische Skalierung und stellt sicher, dass der Dienst schwankende Anfragevolumen ohne manuellen Eingriff bewältigen kann. Sie bietet auch eine robuste Überwachung und Protokollierung, die es dem Ingenieurteam ermöglicht, eine hohe Verfügbarkeit und Leistung für ihre Unternehmenskunden aufrechtzuerhalten.

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KI-Plattformen FAQ

Was ist eine KI-Plattform?

Eine KI-Plattform ist eine integrierte Suite von Werkzeugen und Cloud-Diensten, die Entwicklern und Datenwissenschaftlern helfen soll, KI-Anwendungen zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten. Sie kombiniert Funktionalitäten wie Datenaufbereitung, Modelltraining, Bereitstellung und Überwachung in einer einzigen, zusammenhängenden Umgebung. Dies unterscheidet sich von einem eigenständigen Werkzeug, das sich typischerweise nur auf einen Teil des Prozesses konzentriert.

Wie wähle ich die richtige KI-Plattform aus?

Um die richtige KI-Plattform auszuwählen, berücksichtigen Sie diese Faktoren:

  • Fähigkeiten Ihres Teams: Benötigen Sie eine Code-First-Umgebung für Experten oder eine Low-Code/No-Code-Schnittstelle für Geschäftsanwender?
  • Projektumfang: Erstellen Sie ein einzelnes Modell oder verwalten Sie ein ganzes Portfolio von KI-Anwendungen, die vollständige MLOps-Funktionen erfordern?
  • Integrationsbedarf: Stellen Sie sicher, dass sie sich nahtlos mit Ihren vorhandenen Datenquellen, Cloud-Diensten und Anwendungen verbindet.
  • Kostenstruktur: Bewerten Sie das Preismodell basierend auf Ihrer erwarteten Nutzung von Rechenressourcen, Datenspeicherung und API-Aufrufen.

Was ist der Unterschied zwischen einer KI-Plattform und einem eigenständigen KI-Werkzeug?

Der Hauptunterschied liegt im Umfang und in der Integration. Ein eigenständiges KI-Werkzeug, wie ein KI-Bildgenerator, führt eine bestimmte Aufgabe aus. Eine KI-Plattform bietet eine End-to-End-Umgebung zum Erstellen, Verwalten und Bereitstellen benutzerdefinierter KI-Modelle. Sie ist eine Werkstatt zum Bauen eigener Werkzeuge, während ein eigenständiges Werkzeug ein fertiges Produkt für einen einzigen Zweck ist.

Für wen sind KI-Plattformen gedacht?

KI-Plattformen sind für eine breite Palette von Benutzern konzipiert. Datenwissenschaftler und Ingenieure für maschinelles Lernen nutzen sie für die fortgeschrittene Modellentwicklung und MLOps. Softwareentwickler verwenden sie, um vorgefertigte KI-APIs in Anwendungen zu integrieren. Geschäftsanalysten und Citizen Data Scientists können auch Plattformen mit AutoML-Funktionen nutzen, um Vorhersagemodelle ohne umfangreiche Programmierkenntnisse zu erstellen.

Muss ich ein Programmierer sein, um eine KI-Plattform zu nutzen?

Nicht immer. Während traditionelle KI-Plattformen code-zentriert sind und Programmierkenntnisse (wie Python) erfordern, bieten viele moderne Plattformen heute Low-Code- oder No-Code-Schnittstellen an. Diese Plattformen, die oft AutoML und visuelle Arbeitsabläufe bieten, ermöglichen es Nicht-Programmierern wie Geschäftsanalysten und Marketingspezialisten, maschinelle Lernmodelle über eine grafische Benutzeroberfläche zu erstellen und bereitzustellen.