Von einem geführten Ansatz mit AutoML bis hin zu modernsten Techniken und vollständigem Code – nutzen Sie Dataiku, um Machine-Learning-Modelle (ML) schneller zu erstellen und zu bewerten, mit höchsten Standards an Erklärbarkeit.

Von No-Code-AutoML bis hin zu individuellem Python-Code und Deep Learning – für jedes Kompetenzniveau ist gesorgt.
Interaktive Erklärbarkeitsberichte, Fairness-Analysen und What-if-Tests machen die Modellbewertung für alle zugänglich.
Erstellen, implementieren, überwachen und trainieren Sie Modelle mit integrierten MLOps-Tools in großem Maßstab neu.
Dataiku kombiniert die Einfachheit von AutoML für schnelles Prototyping mit fortschrittlicheren visuellen ML-Funktionen zur schnellen Erstellung anspruchsvoller Modelle.
Von Vorhersage, Clustering und Zeitreihenprognosen bis hin zu kausalem ML und Computer Vision können Data Scientists und Analysten gleichermaßen produktionsreife Modelle schnell und mit White-Box-Erklärbarkeit erstellen und vergleichen.

Erfahrene Data Scientists können benutzerdefinierte Modelle programmatisch entwickeln (mit Python, R und anderen Sprachen) oder mit MLFlow entwickelte Modelle importieren.
Um sicherzustellen, dass externe Modelle für den Rest des Teams sichtbar und interpretierbar sind, erfasst Dataiku die Details von MLFlow-Experimenten oder CloudML-Modellen und liefert automatisch Modellvergleiche und Erklärbarkeitsberichte.

Dank der vertrauten Erfahrung von Dataiku bei Modelldesign, Bereitstellung und Governance lässt sich Deep Learning einfach in Datenprojekte und Geschäftsanwendungen integrieren.
Definieren Sie benutzerdefinierte Deep-Learning-Architekturen mit Keras und TensorFlow, oder nutzen Sie vortrainierte Modelle, Transfer Learning und No-Code-Schnittstellen für Computer-Vision-Aufgaben wie Bildklassifizierung und Objekterkennung.

Mit Dataiku verfügen Sie über alle Tools, um nicht nur vertrauenswürdige, hochwertige ML-Modelle zu erstellen, sondern sie auch bereitzustellen, zu überwachen und zu verwalten.
Von Modellvergleichen über Drift-Erkennung bis hin zu Modell-Retraining und vielem mehr – mit Dataiku können Sie ML wirklich in großem Maßstab bereitstellen.

Dank der robusten Erklärbarkeitsfunktionen von Dataiku können sowohl technische als auch geschäftliche Anwender die Ergebnisse von ML-Modellen besser nachvollziehen.
Eine umfangreiche Sammlung interaktiver Performance- und Interpretationsberichte umfasst Fairness-Analysen, What-if-Analysen, Stresstests und mehr.

Für umfangreiche Berechnungen oder Modelltrainings ermöglicht Dataiku es Ihnen, Workloads automatisch und effizient mit bedarfsgesteuerten, elastischen Ressourcen zu skalieren, die von Spark und Kubernetes in der Cloud Ihrer Wahl bereitgestellt werden.
Vorkonfigurierte und vollständig verwaltete Cluster abstrahieren die Komplexität containerisierter Infrastruktur, sodass Sie mehr Zeit für das aufwenden können, was Ihnen wichtig ist, und weniger Zeit mit der Einrichtung von Backend-Ressourcen verbringen.

Stellen Sie Modelle in der Produktion bereit, überwachen und pflegen Sie sie mit automatisierten Workflows und einheitlicher Aufsicht.
MLOps entdeckenVerbinden Sie sich mit jedem LLM-Anbieter oder selbst gehosteten Modellen und behalten Sie zentrale Transparenz und Kontrolle über jede Verbindung.
Dataiku LLM Mesh entdeckenSkalieren Sie Fachwissen mit produktionsreifen KI-Agenten, die auf Unternehmensdaten, strukturiertem Reasoning und menschlicher Aufsicht basieren.
E2A entdecken„Die Plattform ist intuitiv, kollaborativ und optimiert Workflows von der Datenaufbereitung bis zur Bereitstellung von Modellen. Dataiku hat unsere Art, mit Daten zu arbeiten, grundlegend verändert!"
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