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In naher Zukunft werden wir zusätzliche und günstige Mehrwert-Services für unsere Nutzer anbieten, um so noch unabhängiger von zahlenden Anbietern zu werden.

Softwaregini ist ein unabhängiges und eigenständiges Startup, welches von ehemaligen IT-Unternehmensberatern in 2022 gegründet wurde. Erfahre hier mehr über uns. Unsere datengesteuerten Empfehlungen basieren auf deinen objektiven Anforderungen und den unabhängige Erfahrungen ähnlicher Unternehmen. Erfahre hier mehr über die Methode, wie die Empfehlungen zustande kommen.
Bei Softwaregini erhälst du datengesteuerten Empfehlungen, die auf deinen objektiven Anforderungen und unabhängigen Erfahrungen ähnlicher Unternehmen basieren. Die Qualität der Empfehlungen wird laufend überprüft und hat zum Ziel deine Zufriedenheit mit der Software-Auswahl zu maximieren. Erfahre hier mehr zu unserer Methode.
Softwaregini ist ein unabhängiges und eigenständiges Startup, welches von ehemaligen IT-Unternehmensberatern in 2022 gegründet wurde. Das Ziel der Gründer ist es IT Expertise endlich für alle Unternehmen zu demokratisieren. Sie träumen von einer Welt, in der Organisationen per Mausklick Zugriff auf digitale Lösungen haben, die sie brauchen um erfolgreich zu sein. Softwaregini hat seinen Hauptsitz in Hamburg, Deutschland, und wurde von Johannes Bock, David Mente und Michael Stedler gegründet.

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Relevante Beiträge zu Data Science und Machine Learning Plattform

Mit einer Data Science Plattform erfolgreich KI einsetzen

Maschinelles Lernen
Data Science und Machine Learning Plattform
Künstliche Intelligenz (KI)

Mehr über Data Science und Machine Learning Plattformen und Vergleich

Was ist Data Science und Machine Learning?

Data Science und Machine Learning sind zwei der am meisten diskutierten Themen in der heutigen Technologiewelt. Viele Leute sind sich jedoch nicht einmal bewusst, was diese Begriffe bedeuten.

Data Science ist die Kunst, Daten zu sammeln, zu analysieren und zu interpretieren, um Muster und Trends zu erkennen. Es ist ein interdisziplinärer Ansatz, der Wissenschaftler, Statistiker, Informatiker und andere Experten umfasst. Die Ziele von Data Science können unterschiedlich sein, aber im Allgemeinen geht es darum, Wissen aus Daten zu extrahieren und Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen.

Machine Learning ist ein Teilgebiet der Data Science, das sich mit dem Aufbau von Algorithmen beschäftigt, die von selbst lernen und sich verbessern können. Diese Algorithmen werden verwendet, um aus großen Datensätzen Muster zu erkennen und Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen. Machine Learning ist ein sehr mächtiges Werkzeug, das in vielen Bereichen angewendet wird, darunter Spracherkennung, Bilderkennung und Predictive Analytics.

Was sind Data Science und Machine Learning Plattformen?

Bei Data Science und Machine Learning Plattformen handelt es sich um Softwareprodukte, die Data Scientists verwenden, um ihre eigenen Data-Science- und Machine-Learning-Lösungen zu entwickeln und einzusetzen. Diese Lösungen sind zusammenhängende Softwareanwendung, die eine Mischung aus grundlegenden Bausteinen bietet, die sowohl für die Erstellung vieler Arten von Data-Science-Lösungen als auch für die Einbindung solcher Lösungen in Geschäftsprozesse, die umgebende Infrastruktur und Produkte erforderlich sind. Maschinelles Lernen ist eine beliebte Untergruppe der Datenwissenschaft, die bei der Bewertung dieser Plattformen besondere Aufmerksamkeit verdient.

Was sind typische Funktionen von Data Science und Machine Learning Plattformen?

Nachfolgend sind einige Kernfunktionen von Data-Science- und Machine-Learning-Plattformen aufgeführt, die Benutzern bei der Datenvorbereitung sowie beim Training, der Verwaltung und dem Einsatz von Modellen helfen können.

Datenvorbereitung

Mit den Funktionen zur Datenanbindung können Benutzer Daten aus einer Vielzahl interner oder externer Quellen integrieren. Dazu können Unternehmensanwendungen, Datenbanken oder Geräte aus dem Internet der Dinge (IoT) gehören. Unsaubere Daten (d. h. Daten, die unvollständig, ungenau oder inkohärent sind) sind für die Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen nicht geeignet. Schlechtes KI-Training führt zu schlechten Modellen, was wiederum zu schlechten Vorhersagen führt, die im besten Fall nützlich und im schlimmsten Fall schädlich sein können. Daher ermöglichen Datenvorbereitungsfunktionen eine Datenbereinigung und -erweiterung (bei der verwandte Datensätze auf Unternehmensdaten angewendet werden), um sicherzustellen, dass die Datenreise einen guten Start hat.

Modell-Training

Beim Feature-Engineering werden Rohdaten in Merkmale umgewandelt, die das zugrunde liegende Problem für die Vorhersagemodelle besser darstellen. Dies ist ein wichtiger Schritt bei der Erstellung eines Modells und führt zu einer verbesserten Modellgenauigkeit bei ungesehenen Daten.

Die Erstellung eines Modells erfordert ein Training, bei dem es mit Daten gefüttert wird. Das Training eines Modells ist der Prozess, bei dem die richtigen Parameter aus den eingegebenen Daten ermittelt werden. Zwei wichtige Methoden, die zu diesem Zweck eingesetzt werden, sind das Supervised Learning und das Unsupervised Learning.

Modellverwaltung

Der Prozess endet nicht, sobald das Modell freigegeben ist. Für Unternehmen ist es von entscheidender Bedeutung, ihre Modelle zu überwachen und zu verwalten, um sicherzustellen, dass sie genau und aktuell bleiben. Der Modellvergleich bietet den Benutzern die Möglichkeit, Modelle schnell mit einer Baseline oder einem früheren Ergebnis zu vergleichen, um die Qualität des erstellten Modells zu bestimmen. Viele dieser Plattformen verfügen auch über Tools zur Verfolgung von Performance Metriken.

Bereitstellung von Modellen

Die Bereitstellung von Modellen des maschinellen Lernens ist der Prozess, bei dem die Modelle in Produktionsumgebungen verfügbar gemacht werden, wo sie Vorhersagen für andere Softwaresysteme liefern. Die Bereitstellungsmethoden umfassen REST-APIs, GUI für On-Demand-Analysen und mehr.

Welche Vorteile haben Data Science und Machine Learning Plattformen?

Durch den Einsatz von Plattformen für Data Science und Machine Learning erhalten Data Scientists Einblick in den gesamten Datenprozess, von der Datenanbindung bis zur Auswertung. Dies hilft ihnen, besser zu verstehen, was funktioniert und was nicht, und sie erhalten die notwendigen Tools, um Probleme zu beheben, wenn sie auftreten. Mit diesen Tools können Experten ihre Daten aufbereiten und anreichern, Bibliotheken für Machine Learning nutzen und ihre Algorithmen in der Produktion einsetzen.

Dateneinblicke teilen

Benutzer können Daten, Modelle, Dashboards oder andere verwandte Informationen mit kollaborationsbasierten Tools gemeinsam nutzen, um die Teamarbeit zu fördern und zu erleichtern.

Vereinfachung und Skalierung von Data Science

Mit benutzerfreundlichen Funktionen und Drag-and-Drop-Möglichkeiten machen viele Plattformen diese Tools für ein breiteres Publikum zugänglich. Darüber hinaus tragen vorgefertigte Modelle und sofort einsatzbereite Pipelines, die auf bestimmte Aufgaben zugeschnitten sind, zur Vereinfachung des Prozesses bei. Diese Plattformen ermöglichen eine einfache Skalierung von Experimenten über viele Knoten hinweg, um ein verteiltes Training auf großen Datensätzen durchzuführen.

Experimente

Bevor ein Modell in die Produktion überführt wird, verbringen Datenwissenschaftler viel Zeit damit, mit den Daten zu arbeiten und zu experimentieren, um eine optimale Lösung zu finden. Plattformen für Data Science und Machine Learning erleichtern dieses Experimentieren durch Datenvisualisierung, Datenanreicherungen und Datenaufbereitungstools.

Wer nutzt Data Science und Machine Learning Plattformen?

Data Scientists sind sehr gefragt, aber es gibt einen Mangel an qualifizierten Fachkräften. Das Qualifikationsprofil ist vielfältig und umfangreich (z. B. sind Kenntnisse über eine Vielzahl von Algorithmen, fortgeschrittene Mathematik, Programmierkenntnisse usw. erforderlich), weshalb es schwierig ist, solche Fachleute zu finden. Um dieses Problem zu lösen, bieten Plattformen zunehmend Funktionen an, die die Entwicklung von KI-Lösungen erleichtern, z. B. Drag-and-Drop-Funktionen und vorgefertigte Algorithmen.

Darüber hinaus ist es für die Initiierung von Data-Science-Projekten von entscheidender Bedeutung, dass sich das gesamte Unternehmen für diese Projekte einsetzt. Die robusteren Plattformen bieten Ressourcen, die es auch nicht-technischen Nutzern ermöglichen, die Modelle, die beteiligten Daten und die betroffenen Aspekte des Unternehmens zu verstehen.

Dateningenieure: Mit robusten Datenintegrationsfunktionen nutzen Dateningenieure, die mit dem Design, der Integration und dem Management von Daten betraut sind, diese Plattformen, um mit Datenwissenschaftlern und anderen Interessengruppen innerhalb des Unternehmens zusammenzuarbeiten.

Data Scientists: Erfahrene Data Scientists nutzen diese Plattformen zur Skalierung von Data-Science-Aktivitäten über den gesamten Lebenszyklus hinweg, indem sie den Prozess von der Erprobung bis zur Bereitstellung vereinfachen und die Datenexploration und -aufbereitung sowie die Modellentwicklung und das Training beschleunigen.

Business Stakeholder: Business Stakeholder nutzen diese Tools, um Klarheit über die Modelle des maschinellen Lernens zu gewinnen und besser zu verstehen, wie sie mit dem breiteren Unternehmen und seinen Abläufen zusammenhängen.

AutoML

AutoML hilft bei der Automatisierung vieler Aufgaben, die für die Entwicklung von KI- und Machine-Learning-Anwendungen erforderlich sind. Dazu gehören die automatische Datenaufbereitung, das automatisierte Feature-Engineering, die automatische Hyperparameter Optimierung, die Bereitstellung von Erklärungen für Modelle und vieles mehr.

Embedded AI

Funktionen für Machine and Deep Learning werden zunehmend in fast alle Arten von Software eingebettet, unabhängig davon, ob sich der Benutzer dessen bewusst ist oder nicht. Die Verwendung von eingebetteter KI in Software wie CRM, Marketing-Automatisierung und Analyselösungen ermöglicht die Rationalisierung von Prozessen, die Automatisierung bestimmter Aufgaben und die Erlangung eines Wettbewerbsvorteils durch Vorhersagefähigkeiten. Embedded AI könnte sich in den kommenden Jahren allmählich durchsetzen, und zwar in der gleichen Weise, wie es die Cloud-Bereitstellung und mobile Funktionen in den letzten zehn Jahren getan haben. Möglicherweise müssen die Anbieter die Vorteile des maschinellen Lernens für ihre Produkte nicht mehr hervorheben, da sie einfach vorausgesetzt und erwartet werden.

Machine Learning as a Service (MLaaS)

Die Softwareumgebung hat sich zu einer granulareren Microservices-Struktur entwickelt, insbesondere für die Anforderungen des Entwicklungsbetriebs. Darüber hinaus hat der Boom der Public Cloud-Infrastrukturdienste großen Unternehmen die Möglichkeit gegeben, Entwicklungs- und Infrastrukturdienste für andere Unternehmen mit einem Pay-as-you-use-Modell anzubieten. Bei KI-Software ist das nicht anders, denn dieselben Unternehmen bieten MLaaS für andere Unternehmen an.

Entwickler können die Vorteile dieser vorgefertigten Algorithmen und Lösungen ganz einfach nutzen, indem sie sie mit ihren eigenen Daten füttern, um daraus Erkenntnisse zu gewinnen. Durch die Nutzung von Systemen, die von Großunternehmen entwickelt wurden, können kleine Unternehmen Zeit, Ressourcen und Geld sparen, da sie keine qualifizierten Entwickler für maschinelles Lernen einstellen müssen. MLaaS wird in dem Maße weiter wachsen, wie sich Unternehmen weiterhin auf diese Microservices verlassen und der Bedarf an KI steigt.

Erklärbarkeit

Bei Machine Learning Algorithmen, insbesondere beim Deep Learning, kann es besonders schwierig sein, zu erklären, wie sie zu bestimmten Schlussfolgerungen kommen. Explainable AI, auch bekannt als XAI, ist der Prozess, bei dem der Entscheidungsfindungsprozess von Algorithmen transparent und für den Menschen verständlich gemacht wird. Transparenz ist das vorherrschende Prinzip in der aktuellen KI-Ethikliteratur, und daher ist die Erklärbarkeit von entscheidender Bedeutung. Plattformen für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen enthalten zunehmend Tools für die Erklärbarkeit, die den Nutzern dabei helfen, Erklärbarkeit in ihre Modelle einzubauen und die Anforderungen an die Erklärbarkeit von Daten zu erfüllen, die in Rechtsvorschriften wie der Datenschutzverordnung der Europäischen Union (DSGVO) festgelegt sind.

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