H2O.ai AI Cloud – eine Plattform für den kompletten ML-Lebenszyklus

Visualisieren sie Datenqualitätsprobleme automatisch mit erweitertem Feature Engineering, das Ihre Daten in einen optimalen Modellierungsdatensatz umwandelt.
Hochpräzise und robuste Modelle mit automatisiertem Machine Learning, das den gesamten Data-Science-Lebenszyklus umfasst.
Verstehen Sie auf einfache Weise das „Warum“ hinter Modellvorhersagen, um bessere ML-Modelle zu erstellen.
Mit MLOps können Unternehmen die Entwicklung, Wartung und Skalierung von Machine-Learning-Modellen optimieren, um bessere Vorhersagen zu erzielen und gleichzeitig Zeit und Kosten zu sparen. Durch die Implementierung von MLOps können Teams effizienter zusammenarbeiten und bessere Ergebnisse erzielen, was zu einem höheren ROI führt.
Die H2O AI Cloud bietet eine innovative Plattform, die es technischen Teams und Business - Anwendern ermöglicht, gemeinsam an der Entwicklung von Lösungen zu arbeiten. Mit dem H2O AI AppStore als Katalysator kann man von großen Ideen zu konkreten Ergebnissen gelangen. Hier findet man umfassende Funktionen für maschinelles Lernen und ein robustes Toolkit für erklärungsbedürftige KI, sowie ein Framework für die Entwicklung von Anwendungen mit geringem Code.
Entdecken Sie die integrierten maschinellen Lernverfahren und lassen Sie Ihrer Kreativität freien Lauf!
AI-Einsatz ohne langjährige Erfahrung
Nutzerfreundlichkeit
Skalierbare AI für das ganze Unternehmen
50% Zeitersparnis für Modellerstellung
Effiziente Automatisierung
H2o Driverless AI nutzt Daten aus verschiedenen Datensätzen wie Hadoop HDFS, Amazon S3 und mehr.
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.
Durch die Nutzung von vortrainierten Bildumwandlern und Modellen wie (SE)-ResNe(X)ts, DenseNets, MobileNets, EffientNets, und Inceptions, bietet H2O Driverless AI modern Bildverarbeitungsfunktionen.
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.
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.
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.
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.
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.
H2O Driverless AI erstellt Vorhersagen mit hervorragender Zeitreihenfähigkeit.
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