11. Dezember 2023

Upgrade mit Quantensprung

Machine Learning Pionier DataRobot mit genAI, verbesserter Usability und erweitertem Funktionsumfang

DataRobot ist eine Plattform für automatisiertes Maschinelles Lernen (AutoML), mit der Unternehmen auch ohne tiefgehende Expertise schnell und effizient maschinelle Lernmodelle erstellen können.

Integration von generativer KI
Die neueste Ausbaustufe ergänzt die Plattform um standardisierte Komponenten und Funktionen zur Einbindung generativer AI. Der API-Ansatz von DataRobot ermöglicht die nahtlose Integration großer Sprachmodelle (LLMs), Vektordatenbanken und Prompting-Strategien in einer offenen und Multi-Cloud-Umgebung.

Vorgefertigte Assistenten, vordefinierte End-to-End-Standards und Rapid Prototyping ermöglichen das Erstellen von KI-Anwendungen ohne kompliziertes Coding. Durch Toxizitäts- und Plausibilitäts-Checks bietet DataRobot fallspezifische Leitplanken und unterstützt die Überwachung, Verwaltung sowie Governance von predictive- und genAI-erzeugten Assets.

Intuitive Benutzeroberfläche
Ausgangspunkt ist das neue User Interface „Workbench“ (=Werkbank), eine übersichtliche Oberfläche, die den Anwender durch alle notwendigen Schritte der Projekterstellung und Modellüberprüfung leitet. Dabei werden modernste ML-Techniken genutzt, ohne Anwender-seitig tiefgehendes Data-Science-Knowhow vorauszusetzen.

Workbench ahmt die iterativen Arbeitsabläufe von Datenwissenschaftlern nach, was den Modellierungsprozess rationalisiert und die Zeit bis zur Wertschöpfung minimiert. Hierzu werden Modellierungsansätze gruppiert, organisiert und genutzt. Diese „Assets“ in Form von Experimenten, Notebooks und No-Code-Anwendungen sind in ordnerähnlichen Containern untergebracht, die als Use-Cases bezeichnet werden.

Da der Modellierungsprozess über das reine Modelltraining hinausgeht, umfasst Workbench auch die Datenvorbereitung, das Trainieren von Modellen und die Nutzung der Ergebnisse für Business Entscheidungen. Dabei folgt Workbench der Grundidee von Experimenten, potenzielle Lösungen so lange zu durchlaufen, bis ein Ergebnis mit einem Business Value erreicht ist.

Barrierefreier Auto-ML-Zugang
Die Kombination von UX-Design, neuen Funktionen und API-orientiertem Ansatz erfordert wenig Data Science Expertise. Dieser niedrigschwellige Ansatz vergrößert die Schnittmenge aus Anwendern und Fachentscheidern. Durch Automatisierung der einzelnen Prozessschritte minimiert DataRobot die Zeit bis zur Modellauswahl und Ergebnispräsentation.

Effizienzgewinn durch Form & Function

übersichtliche Navigation, alle wichtigen Informationen an einem Ort
Zugriff auf Daten sowohl über eine intuitive Benutzeroberfläche als auch über eine Notebook-Umgebung
Umwandlung von Rohdaten in modellierfähige, aufbereitete und partitionierte Daten
Beschleunigung der Iteration und Zusammenarbeit mit wiederholbaren, gemessenen Experimenten
Automatisierung für schnelle Erkenntnisgewinnung und Vorhersagen aus den besten Modellen
teilen von Reports und Dashboards, um Feedback und Genehmigungen zu erhalten