DataRobot – Automated Machine Learning,
Textmining, Zeitreihenanalyse und Bilderkennung
Mit DataRobot können Sie sich in ein KI-gesteuertes Unternehmen verwandeln. Mit Automated Machine Learning & Enterprise AI können Sie komplexe Geschäftsprobleme lösen und so einen echten Return on Investment erzielen.
Geben Sie Ihrem Analyseteam die Möglichkeit, hochpräzise Machine Learning Modelle und Zeitreihenanalysen in einem Bruchteil der Zeit zu erstellen, die man normalerweise benötigt. Modelle und Vorhersagen können mit DataRobot vor Ort oder in der Cloud über eine intuitive Benutzeroberfläche oder eine leistungsstarke API erstellt werden.
Was ist Automated Machine Learning?
Automated Machine Learning (Maschinelles Lernen) ist eine Technologie, die DataRobot nutzt, um möglichst viele der einzelnen Aufgaben zu automatisieren, die für die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz- und Machine-Learning-Anwendungen erforderlich sind. So haben mehr Anwender die Möglichkeit, Machine Learning für ihre Geschäftsanalysen zu nutzen.

Warum DataRobot?
Die Fähigkeit, Benutzern die Möglichkeit zu geben, schnell und einfach hochpräzise Vorhersagemodelle mit vollständiger Transparenz zu erstellen, ist möglicherweise das wichtigste Element einer erfolgreichen maschinellen Lernplattform. DataRobot ist eine automatisierte Plattform für Machine Learning, die alle zehn Schritte des modernen Modellierungslebenszyklus effektiv abdeckt.
Anwender können mit geringem Aufwand und ohne Vorwissen große Datensätze, Bilder und Texte auf versteckte Zusammenhänge anhand von Clustern, Metriken, Blendern uvm. prüfen.
Die klaren Vorteile von DataRobot
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Lösungsbeschleunigung
Integration von KI in definierten Bereichen für schnellere Ergebnisse. Aufwandsminimierung durch automatisierte Entwicklung.
Anstatt Wochen oder Monate damit zu verbringen, handcodierte Modelle zu entwickeln und zu testen, sind Hunderte von Modellen automatisiert umsetzbar. So kann das beste Modell mit der besten Leistung innerhalb kurzer Zeit bereitgestellt werden.


Produktivitätssteigerung
Automatisieren von zeitaufwändigen, sich wiederholenden datenwissenschaftlichen Aufgaben.
Die umfangreiche Unterstützung durch Automated Machine Learning im Hintergrund erleichtert den Zugang für Analysten und hilft so, die Produktivität der Data Scientists zu steigern.


AI Catalog
Bereitstellung von Data Science Best Practices und Expertenwissen für alle Anwendergruppen.
Diese Plattform beinhaltet die Erfahrung und Best Practices der weltweit führenden Datenwissenschaftler und bietet ein unübertroffenes Maß an Automatisierung, Genauigkeit und Transparenz.
Dank integrierter interaktiver Visualisierungen und automatisierter Modelldokumentation kann zudem leicht nachvollzogen werden, welche Daten sich am meisten auf ein Modell auswirken und warum ein Modell ausgewählt wurde. Dies liefert Anwendern einen umfassenden Einblick in relevante Kennzahlen ihres Unternehmens.


KI-Nutzung
Kombination aus automatisiertem Maschinellen Lernen, umfassenden Schulungen und professionellen Services.
DataRobot sucht für einen Datensatz selbstständig die am besten geeigneten Algorithmen, die Anwendern innerhalb eines Bewertungssystems vorgeschlagen werden.


Alle Vorteile zusammengefasst
- DataRobot ist eine eigenständige, sehr umfangreiche Plattform für Maschinelles Lernen
- DataRobot beschleunigt die Arbeit eines Data Scientisten
- Teilen von Daten, Projekten (Kollaboration)
- Anbindung an fast alle BI-Tools (Qlik Sense®, Tableau, Power BI etc.) über API
- Überwachung der Modelle über die Zeit (Deployment)
- Data Profiling (Leakage, Datenqualität etc.)
- Autopilot zur Auswahl der besten Algorithmen
- Transparenz durch automatische Dokumentation
- automatisierte Vorschläge minimieren den manuellenZeitaufwand enorm
- vielfältige Einstellungsmöglichkeiten und diverse Anschlussmöglichkeiten
- DataRobot Core ermöglicht es, selbstcodierte Modelle in DataRobot zu integrieren und Insights zu generieren
Schnell und einfach verlässliche Datenmodelle mit absoluter Transparenz erstellen.
Tolle Use Cases finden Sie auf datarobot.com.

In 5 Schritten zum Datenmodell
- Welche Daten möchten Sie analysieren?
- Wählen Sie die Zielvariable aus.
- Trainieren Sie hunderte Modelle gleichzeitig..
- Betrachten Sie die für Sie relevanten Modelle.
- Stellen Sie das beste Datenmodell bereit.
Das Prediction-as-a-Service-Angebot
Wir reduzieren Ihren administrativen Aufwand und bieten Ihnen die Ergebnisse schnell und anwenderfreundlich an. Binden Sie die Predictions in Ihren bestehenden Workflow ein und integrieren Sie diese z. B. in Ihr BI-Tool oder ERP-System.
Hochpräzise Machine-Learning-Modelle und Zeitreihenanalysen nutzen
Passend zu Ihrer Unternehmensgröße, Fragestellungen und Budget bietet EVACO verschiedene Leistungspakete an. Einzelne Bundles können zusätzlich durch zubuchbare Services ergänzt werden.
- monatlich kündbar
- deutlich weniger Wartungs- und Supportaufwand
- verlässliche Backup-Strategie
- keine Software-Wartung
- keine zusätzlichen Kosten für Hardware

Sie möchten mehr über DataRobot erfahren?
Sehr gerne erläutern wir Ihnen in einem persönlichen Gespräch die Anwendung und wie DataRobot Ihr Unternehmen voranbringt.
Sprechen Sie uns an.

Die wichtigsten Features auf einen Blick
- Einbettung der Modelle in operative Applikationen
- Data Profiling: Visualisierung der Verteilung von Datenfeldern, Vorschläge für Verbesserungen auf Basis der Feldinhalte
- Wahl zwischen Autopilot (für reine Anwender) oder Manual Mode (für Datenexperten)
- On-Premises oder in der Cloud
- R & Python in Installation inkludiert
- Machine Learning, Zeitreihenanalyse, Textmining & Bilderkennung
- Zugriff auf qualifizierte Assets aus KI-Projekten
- Integration von selbstcodierten Modellen & Algorithmen mit DataRobot Core
- Optimierung von bestehenden Modellen durch generierte Insights
Der AI Catalog von DataRobot
Der AI Catalog ist eine integrierte Komponente der DataRobot AI Cloud-Plattform und bietet eine zentrale Quelle für Dateningenieure, Datenverwalter, Datenwissenschaftler & Analysten.
Mit dem AI Catalog gelingt die umfangreiche Suche, Zusammenarbeit und gemeinsame Nutzung von Assets für KI-Projekte. Dies sorgt für mehr Verständnis & Sichtbarkeit und unterstützt durch die Wiederverwendungsmöglichkeit die Produktivität der Data Scientists.
Der Self-Service-Zugriff ermöglicht es Nutzern, nach beliebigen KI-Assets zu suchen, neue Quellen zu teilen, Daten zu kommentieren und zu markieren. Zugriffskontrolle, Berechtigungen zur Einsicht und umfangreiches Data Lineage sichern kontrolliertes Datenmanagement ab.