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Best 1 KI-Plattform AI tools for Datenwissenschaft

Popular KI-Plattform AI tools in Datenwissenschaft include Rescale, helping you work more efficiently.

Rescale
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Rescale

Rescale ist eine cloudbasierte High-Performance-Computing (HPC)-Plattform, die entwickelt wurde, um F&E in Ingenieurwesen und Wissenschaft zu beschleunigen. Sie bietet On-Demand-Zugriff auf eine Multi-Cloud-Infrastruktur, einen riesigen Katalog an Simulations- und KI-Software und eine einheitliche Umgebung zur Verwaltung komplexer Workflows, Daten und Sicherheit. Sie befähigt Organisationen in Luft- und Raumfahrt, Automobilindustrie, Biowissenschaften und mehr, schneller und effizienter zu innovieren.

Hochleistungsrechnen (HPC)
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About KI-Plattform

Eine KI-Plattform ist eine integrierte Suite von Tools, die eine End-to-End-Umgebung für die Erstellung, Bereitstellung und Verwaltung von Machine-Learning-Modellen und KI-Anwendungen bietet. Diese Plattformen optimieren den gesamten KI-Lebenszyklus, von der Datenaufbereitung und dem Modelltraining bis hin zur operativen Bereitstellung und Leistungsüberwachung. Sie sind darauf ausgelegt, die Entwicklung von KI-Lösungen zu beschleunigen und Teams die Verwaltung komplexer Projekte in großem Maßstab zu ermöglichen. Durch die Vereinheitlichung unterschiedlicher Tools in einem zusammenhängenden Arbeitsablauf verbessern KI-Plattformen die Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern, ML-Ingenieuren und dem IT-Betrieb.

Kernfunktionen

  • Integrierte Entwicklungsumgebung (IDE): Bietet kollaborative Notebooks und Codierungsumgebungen für Modellexperimente und -entwicklung.
  • MLOps-Fähigkeiten: Umfasst Werkzeuge für Versionskontrolle, automatisierte Trainingspipelines (CI/CD), Modellbereitstellung und Überwachung nach der Bereitstellung.
  • Datenmanagement & Vorverarbeitung: Bietet Funktionen für die Datenaufnahme, -bereinigung, -transformation, -kennzeichnung und die Verwaltung von Feature Stores.
  • Automatisiertes Maschinelles Lernen (AutoML): Vereinfacht die Modellauswahl, die Hyperparameter-Abstimmung und das Feature-Engineering und macht KI für einen breiteren Nutzerkreis zugänglich.
  • Skalierbare Rechenressourcen: Verwaltet den On-Demand-Zugriff auf CPUs, GPUs und verteilte Rechencluster für ein effizientes Modelltraining.

Anwendungsfälle

KI-Plattformen sind für Unternehmen, die maschinelles Lernen operationalisieren wollen, von entscheidender Bedeutung. Sie werden häufig im Finanzwesen zum Aufbau benutzerdefinierter Betrugserkennungssysteme, im E-Commerce zur Entwicklung personalisierter Empfehlungsmaschinen und in der Fertigung zur Erstellung von Modellen für die vorausschauende Wartung eingesetzt. Data-Science-Teams in jeder Branche nutzen diese Plattformen, um Projekte von experimentellen Prototypen zu robusten, produktionsreifen Anwendungen zu entwickeln.

Wie man wählt

Bei der Auswahl einer KI-Plattform sollten Sie deren Umfang berücksichtigen: Deckt sie den gesamten MLOps-Lebenszyklus ab? Bewerten Sie ihre Skalierbarkeit und Fähigkeit, große Datensätze und komplexe Modelle zu verarbeiten. Beurteilen Sie das Gleichgewicht zwischen Benutzerfreundlichkeit (Low-Code/AutoML-Funktionen) und Flexibilität für die benutzerdefinierte Entwicklung. Überprüfen Sie schließlich die Integrationsfähigkeiten mit Ihren vorhandenen Datenquellen, Ihrer Cloud-Infrastruktur und Ihren Business-Intelligence-Tools.

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KI-Plattform use cases

1

Aufbau eines unternehmensweiten Betrugserkennungssystems

Das Data-Science-Team eines Finanzinstituts nutzt eine KI-Plattform, um ein Echtzeit-Betrugserkennungsmodell zu entwickeln und bereitzustellen. Die Plattform bietet eine einheitliche Umgebung zur Aufnahme von Terabytes an Transaktionsdaten, zur Nutzung kollaborativer Notebooks für das Feature-Engineering und zum Trainieren mehrerer Modelle mit skalierbaren GPU-Ressourcen. Ihre MLOps-Funktionen automatisieren dann die Bereitstellung des leistungsstärksten Modells als sichere API, die in ihr Transaktionsverarbeitungssystem integriert wird. Die Plattform überwacht das Modell kontinuierlich auf Leistungsabfall und Daten-Drift und löst Alarme für ein erneutes Training aus, um eine hohe Genauigkeit zu gewährleisten.

2

Beschleunigung der Entwicklung einer Empfehlungsmaschine

Das ML-Team eines E-Commerce-Unternehmens nutzt eine KI-Plattform, um eine personalisierte Produktempfehlungsmaschine zu erstellen. Der Feature Store der Plattform ermöglicht es ihnen, wiederverwendbare Merkmale basierend auf dem Nutzerverhalten zu erstellen und zu teilen. Mit den integrierten AutoML-Funktionen testen sie schnell Hunderte von Modellvarianten, um den effektivsten Algorithmus zu finden. Dies verkürzt die Experimentierphase von Monaten auf Wochen. Das endgültige Modell wird als Microservice bereitgestellt, und A/B-Tests werden innerhalb der Plattform verwaltet, um dessen Auswirkungen auf das Nutzerengagement und den Umsatz vor einer vollständigen Einführung zu messen.

3

Verwaltung von Computer-Vision-Modellen für die Qualitätskontrolle

Ein Fertigungsunternehmen nutzt eine KI-Plattform, um den Lebenszyklus von Computer-Vision-Modellen für die automatisierte Qualitätsprüfung zu verwalten. Die Plattform hilft ihnen bei der Versionierung großer Datensätze von Produktbildern und Annotationen. Datenwissenschaftler können komplexe Deep-Learning-Modelle mithilfe von verteiltem Training über mehrere GPUs trainieren. Sobald ein Modell auf Edge-Geräten in der Fabrikhalle bereitgestellt ist, verfolgen die Überwachungstools der Plattform dessen Inferenzgeschwindigkeit und Genauigkeit und sammeln Grenzfälle für zukünftiges Nachtraining. Dies schafft einen kontinuierlichen Verbesserungszyklus, der die Fehlererkennungsraten im Laufe der Zeit erhöht.

4

Optimierung der NLP-Modellentwicklung für den Kundenservice

Das KI-Team eines großen Unternehmens nutzt eine Plattform, um die Entwicklung von Modellen zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) für den Kundensupport, wie z. B. Stimmungsanalyse und Ticket-Klassifizierung, zu zentralisieren. Die Plattform bietet Werkzeuge zur Datenkennzeichnung und -erweiterung von Textdaten. Sie ermöglicht einen einfachen Vergleich verschiedener Modellarchitekturen und verfolgt alle Experiment-Metadaten. Dieser strukturierte Ansatz gewährleistet die Reproduzierbarkeit und erleichtert die Zusammenarbeit zwischen den Teammitgliedern, was die Zeit für die Aktualisierung und Bereitstellung verbesserter Modelle für ihren Chatbot und ihre Support-Systeme erheblich verkürzt.

5

Ermöglichung von Self-Service-Analysen mit AutoML

Ein Business-Intelligence-Team mit begrenzter Data-Science-Expertise nutzt die AutoML-Funktion einer KI-Plattform, um Vorhersagemodelle zu erstellen. Zum Beispiel laden sie historische Verkaufsdaten hoch, um die zukünftige Nachfrage nach verschiedenen Produkten vorherzusagen. Die Plattform übernimmt automatisch die Datenvorverarbeitung, das Feature-Engineering und testet zahlreiche Algorithmen, wobei eine Rangliste der besten Modelle präsentiert wird. Dies befähigt Geschäftsanalysten, wertvolle Prognosen ohne Code zu erstellen, ermöglicht datengesteuerte Entscheidungen im gesamten Unternehmen und entlastet das Kern-Data-Science-Team für komplexere Projekte.

6

Gewährleistung von Governance und Reproduzierbarkeit in der Forschung

Ein pharmazeutisches Forschungsteam nutzt eine KI-Plattform zur Verwaltung komplexer Projekte zur Arzneimittelentdeckung. Die Plattform bietet eine sichere und überprüfbare Umgebung, die jedes Experiment, jede Datensatzversion und jedes Modellartefakt nachverfolgt. Dies stellt sicher, dass die Forschungsergebnisse vollständig reproduzierbar sind, was für die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und die wissenschaftliche Validierung entscheidend ist. Die kollaborativen Funktionen ermöglichen es Forschern aus verschiedenen Laboren, nahtlos am selben Projekt zu arbeiten, Code und Ergebnisse zu teilen und gleichzeitig eine klare Nachverfolgungskette für alle Daten und Modelle aufrechtzuerhalten, was den Weg von der Forschung zu klinischen Studien beschleunigt.

Related categories

Ai Model Selection1Analysen2AutoML1Big Data1Code-Ausführung1Compute1Datenanalyse2Datenannotation8Datenerfassung1Datengenerierung1Datenbeschriftung1Datensatz-Marktplatz1

KI-Plattform FAQ

Was ist eine KI-Plattform?

Eine KI-Plattform ist eine integrierte Softwareumgebung, die für die Verwaltung des gesamten Lebenszyklus von KI- und Machine-Learning-Projekten konzipiert ist. Sie bietet ein einheitliches Set von Werkzeugen für Datenwissenschaftler und ML-Ingenieure zur Durchführung von Aufgaben wie Datenaufbereitung, Modelltraining, Bereitstellung und Überwachung. Im Gegensatz zu einzelnen Bibliotheken oder Werkzeugen bietet eine KI-Plattform einen zusammenhängenden, durchgängigen Arbeitsablauf, der die Zusammenarbeit verbessert, die Reproduzierbarkeit gewährleistet und den Prozess der Umwandlung von KI-Prototypen in produktionsreife Anwendungen beschleunigt.

Wie wählt man die richtige KI-Plattform aus?

Die Wahl der richtigen KI-Plattform hängt von den Bedürfnissen Ihres Teams und der Komplexität des Projekts ab. Berücksichtigen Sie die folgenden Faktoren:

  • End-to-End-Fähigkeiten: Deckt die Plattform den gesamten Lebenszyklus ab, von der Datenaufnahme und -kennzeichnung bis zur Modellüberwachung und -governance?
  • Skalierbarkeit: Kann sie Ihr Datenvolumen bewältigen und die notwendigen Rechenressourcen (z. B. verteiltes Training auf GPUs) für Ihre Modelle bereitstellen?
  • Benutzererfahrung: Richtet sie sich an unterschiedliche Fähigkeitsstufen und bietet sowohl codebasierte Umgebungen für Datenwissenschaftler als auch Low-Code/AutoML-Optionen für Geschäftsanalysten?
  • Integration: Wie gut lässt sie sich in Ihren bestehenden Technologie-Stack integrieren, einschließlich Data Warehouses, Cloud-Speicher und BI-Tools?
  • Bereitstellungsflexibilität: Unterstützt sie verschiedene Bereitstellungsziele wie Cloud, On-Premises oder Edge-Geräte?
Was ist der Unterschied zwischen einer KI-Plattform und einer Data-Science-Bibliothek wie TensorFlow?

Der Hauptunterschied liegt im Umfang und in der Integration. Eine Bibliothek wie TensorFlow oder PyTorch ist ein spezialisiertes Werkzeug zum Erstellen und Trainieren von Machine-Learning-Modellen; es ist eine Komponente. Eine KI-Plattform ist eine umfassende, integrierte Umgebung, die den gesamten Prozess um diese Komponente herum verwaltet. Sie umfasst Werkzeuge für Datenmanagement, Experimentverfolgung, Ressourcenmanagement, Modellbereitstellung (MLOps) und Überwachung. Im Wesentlichen würden Sie eine Bibliothek *innerhalb* einer KI-Plattform verwenden, um das Modell zu erstellen, und dann die anderen Funktionen der Plattform nutzen, um dessen gesamten Lebenszyklus in einer Produktionsumgebung zu verwalten.

Was ist MLOps und warum ist es für eine KI-Plattform wichtig?

MLOps (Machine Learning Operations) ist eine Reihe von Praktiken, die darauf abzielen, Machine-Learning-Modelle zuverlässig und effizient in der Produktion bereitzustellen und zu warten. Es kombiniert Prinzipien des maschinellen Lernens, des Data Engineering und von DevOps. MLOps ist eine entscheidende Komponente einer KI-Plattform, da es die Lücke zwischen der Modellentwicklung (Prototyping) und dem Betrieb (Produktion) schließt. Zu den wichtigsten MLOps-Funktionen innerhalb einer Plattform gehören automatisierte Tests, Versionskontrolle für Daten und Modelle, Pipelines für kontinuierliche Integration/kontinuierliche Bereitstellung (CI/CD) für ML sowie die Überwachung der Modellleistung und -drift. Ohne starke MLOps-Fähigkeiten wird die Skalierung von KI-Initiativen schwierig und riskant.

Wer sind die typischen Benutzer einer KI-Plattform?

KI-Plattformen dienen einer Reihe von Benutzern, die am KI-Lebenszyklus beteiligt sind. Die Hauptbenutzer sind:

  • Datenwissenschaftler: Sie nutzen die Plattform zur Datenexploration, zum Feature-Engineering und zum Erstellen/Trainieren von Modellen in kollaborativen Umgebungen wie Jupyter-Notebooks.
  • Machine-Learning-Ingenieure: Sie konzentrieren sich auf die Operationalisierung von Modellen und nutzen die MLOps-Funktionen der Plattform, um robuste Bereitstellungspipelines zu erstellen, die Leistung zu überwachen und Modellversionen zu verwalten.
  • Geschäftsanalysten: Mit dem Aufkommen von AutoML können Analysten Low-Code-Schnittstellen auf diesen Plattformen verwenden, um Vorhersagemodelle zu erstellen und Erkenntnisse ohne tiefes technisches Fachwissen zu gewinnen.
  • IT/DevOps-Teams: Sie verwalten die zugrunde liegende Infrastruktur und stellen sicher, dass die Plattform über die erforderlichen Rechenressourcen, Sicherheits- und Governance-Kontrollen verfügt.