Immer das beste Modell durch regelmäßige Modell-Updates

Umgebungsfaktoren und die von ihnen generierten Daten ändern sich ständig. Die meisten KI-Modelle können mit leicht veränderten Daten umgehen, aber sobald die Veränderungen zu groß werden, sinkt die Genauigkeit der Modelle – unabhängig davon, ob sie mit KI-, Deep Learning- oder Machine Learning-Algorithmen erstellt wurden. Bei einem klassischen Projektansatz bedeutet das die erneute Durchführung eines großen Teils des Projekts: Datenoperationen, Algorithmenauswahl und optimales Hypertuning.

Trendskout arbeitet jedoch anders und erhöht den ROI durch die regelmäßige Durchführung des Solution Space Exploration- & Auto ML-Prozesses. Die Software prüft kontinuierlich, ob das verwendete Modell weiterhin das genaueste und leistungsfähigste ist. Diese Neubewertung erfolgt vollautomatisch und meldet es, wenn eine andere Kombination aus Datenoperationen, Algorithmen und Parametern zu einem besseren Modell führen würde. In diesem Fall schlägt Trendskout automatisch vor, die bisherige Arbeitsmethode durch dieses neue Modell zu ersetzen. Auf diese Weise können Sie immer sicher sein, dass Sie die besten Ergebnisse erzielen, unabhängig davon, wie sehr sich die Prozesse, die Ihre Daten steuern, ändern.

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Jedes KI- oder Machine Learning-Projekt ist einzigartig: unterschiedliche Datensätze mit unterschiedlichen Variablen, Integrationen in oder mit vorhandener Soft- oder Hardware und unterschiedliche Erwartungen und Ziele. Die Entscheidung, wie ein Business Case in der Praxis technisch aufgesetzt wird, ist ein wichtiger Faktor bei der ...