Anwendungen für künstliche Intelligenz und Deep Learning werden von drei wichtigen Variablen bestimmt: Datenoperationen, Algorithmen und Parametern. Diese Variablen müssen in Interaktion miteinander kombiniert und bewertet werden, um ein genaues und leistungsfähiges Ganzes zu erhalten. Sie bestimmen die Qualität des endgültigen Modells für KI und Deep Learning.
Diese wichtigen Entscheidungen und Wechselwirkungen zwischen Algorithmen, Datenoperationen und Parametern – auch Hypertuning genannt – werden von Trendskout AutoML völlig eigenständig durchgeführt. Das beschleunigt den gesamten Prozess, von der Definition einer Applikation bis zur Bereitstellung einer Hochleistungsanwendung für KI und Deep Learning.
Zusätzlich zu den spezifischen Modulen für Produktionsunternehmen bietet die Trendskout AutoML-Plattform auch zahlreiche Möglichkeiten für IT-Teams, KI-Anwendungen schnell einzurichten. Dies wird durch unsere einzigartige doppelte KI-Layer und die benutzerfreundliche Schnittstelle ermöglicht, die Datentransformationen, die Auswahl von Algorithmen und das Hypertuning vollständig automatisieren.
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Die Klassifizierung ist eine der Funktionen der Trendskout KI-Flussanalyse.
Durch völlig autonome Algorithmen zur „Merkmalsauswahl“ und „Merkmalsextraktion“ erkennt Trendskout selbständig, welcher Variablensatz – z. B. Spalten, Pixel – im Datenklassifizierungsmodell verwendet werden soll.
Beim Training bewertet Trendskout verschiedene Algorithmen, Algorithmenparameter und Datentransformationen. Damit das möglich ist, werden verschiedene Qualitätsscores berechnet, indem das Modell auf einem ungenutzten Teil der Trainingsdaten ausgeführt und geprüft wird, ob die erkannten Beziehungen korrekt sind. Auf Grundlage der Ergebnisse dieser Bewertung probiert Trendskout selbstständig neue Kombinationen aus Algorithmen, Parametern und Datentransformationen aus. Dieser Teil des Trainingsprozesses wird als Hypertuning bezeichnet. Der gesamte Prozess wird in Trendskout durch einen einfachen Klick auf den Run/Train-Button ausgelöst und verläuft ohne Benutzereingriff.
Das beste Klassifizierungsmodell wird dann im zweiten Schritt, bei der Echtzeit-Klassifizierung neuer Daten, verwendet. Wenn Sie auf Deploy klicken, wird das Klassifizierungsmodell in einem Dateneingabemodus, der im Verbinden-Schritt ausgewählt wurde. Dies kann auf Grundlage von API, Plugin, Datenbank usw. erfolgen. Trendskout klassifiziert neue Daten in diesen Inputquellen auf Grundlage des Klassifizierungsmodells und führt die im Schritt Automatisieren ausgewählten Aktionen durch, z. B. Aufruf eines externen Systems, Versand einer E-Mail, Anzeige eines Dialogs usw.
In dieser zweiten Phase passt Trendskout auch das zuvor entworfene Modell an und bewertet es. Sobald sich eine andere Kombination aus Algorithmus/Datentransformation/Parameter als besseres Modell erweist, wird das vorherige Modell ersetzt. Dies garantiert ein äußerst präzises Ergebnis, auch wenn sich die Eigenschaften Ihrer Daten ändern.
Die Trendskout-Plattform für automatisiertes maschinelles Lernen enthält zahlreiche Klassifizierungsalgorithmen, die der Benutzer über eine Drag-and-Drop-Schnittstelle einfach mit Input- und Automatisierungsschritten in einem KI-Fluss verbinden kann. Die gesamte Datentransformation, das Hypertuning, die Auswahl der Algorithmen und das Management des gesamten GPU/TPU-Cloud-Computings laufen vollständig im Hintergrund.
Dadurch wird der Einsatz von Klassifizierungsanwendungen in Ihrem Unternehmen wesentlich effizienter und Sie können unbesorgt mit möglichen Anwendungen innerhalb Ihres Unternehmens experimentieren.
