H2O - Einführungstext

H2O - Key Features

Key Feautures

AutoML

Feature Engineering ist für Data Scientists oft ein iterativer und zeitaufwändiger Prozess. Mit der Automatisierung des gesamten Feature-Engineering-Prozess ermöglicht H2O Driverless AI Datenwissenschaftlern, schneller und effizienter zu arbeiten.

Recipes / Rezepte

Rezepte sind Anpassungen und Erweiterungen der Driverless AI-Plattform. Von benutzerdefinierten Modellen für maschinelles Lernen bis hin zu Open-Source-Rezepten können Datenwissenschaftler ihre eigenen Rezepte einspielen und die Flexibilität und Erweiterbarkeit von H2O Driverless AI nutzen.

Deployment / Einsatz

H2O Driverless AI bietet Funktionen im Bereich der Modellbereistellung, Verwaltung- und Überwachung für IT- und DevOps-Teams. Je nachdem, wo die KI-Anwendung ausgeführt wird, können ML-Modelle als Cloud-Service, lokaler REST-Endpunkt oder als Java-Objektdatei bereitgestellt werden.

Explainability / Erklärbarkeit

Mit Machine Learning Interpretability (MLI) von H2O Driverless AI, können Data Scientists modellierte Ergebnisse durch automatisch generierte Diagramme wie K-Lime, Shapley, Variable Importance, Decision Tree und Partial Dependence leichter erklären.

Visualization / Visualisierung

Automatisch generierte Visualisierungen und Datendiagramme basierend auf Statistiken von H2O Driverless AI ermöglichen es Datenwissenschaftlern, ihre Daten zu verstehen, bevor sie mit dem Modellbildungsprozess beginnen.

Natural Language Processing (NLP)

H2O Driverless AI wandelt Textzeichenfolgen mittels Techniken wie TFIDF, CNN und GRU automatisch in Features um und bietet Geschäftslösungen wie die Dokumentklassifizierung der Stimmungsanalyse und das Tagging von Inhalten.

Image Processing / Bildverarbeitung

Durch die Nutzung von vortrainierten Bildumwandlern und Modellen wie (SE)-ResNe(X)ts, DenseNets, MobileNets, EffientNets, und Inceptions, bietet H2O Driverless AI modern Bildverarbeitungsfunktionen.

Time Series / Zeitfolgen

H2O Driverless AI erstellt Vorhersagen mit hervorragender Zeitreihenfähigkeit.

Data Ingestion / Datenaufnahme

H2o Driverless AI nutzt Daten aus verschiedenen Datensätzen wie Hadoop HDFS, Amazon S3 und mehr.

H2O - Zitat

„H2O Driverless AI speeds up machine learning by automating our data science workflow. With the new recipe capability, we can extend and customize the platform to meet our needs, such as estimating the prepayment risk of underlying loans in fixed-income assets like mortgage-backed securities. Driverless AI is helping us accelerate our AI journey. "

CHRIS PHAM – SENIOR VP DATA MANAGEMENT AND DATA SCIENCE

FRANKLIN TEMPLETON

H2O - Lösungen Nach Use Case

Lösungen nach Use Case

Fraud Detection


Betrug ist ein großes Problem im Bankwesen...

Anomaly Detection


Mobile Anwendungen sind heute für viele Unternehmen von entscheidender Bedeutung ...

Churn Prediction


Einige Finanzdienstleistungskunden werden recht wertvoll, da sie Gebühren auf Transaktionen erheben

Price Optimization


Angesichts der wachsenden Sortimente im Einzelhandel, des steigenden Umsatzes...

Credit Scoring


Banken und Kreditkartenunternehmen verwenden Kreditscores, um das potenzielle Risiko bei der Vergabe von Krediten zu bewerten...

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H2O - Benefits

Benefits

AI-Einsatz ohne langjährige Erfahrung

Nutzerfreundlichkeit

Skalierbare AI für das ganze Unternehmen

50% Zeitersparnis für Modellerstellung

Effiziente Automatisierung

H2O - Services

Unsere Services

Als Systemintegrationspartner von H2O.ai bieten unsere Experten vollen Support von der Linzenzierung bis hin zur Integration. Implementieren Sie KI und AutoML, um Ihr Unternehmen zu transformieren.

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