Holen Sie mehr aus Ihren Daten raus
Bessere Ergebnisse und Vorhersagen für Ihr Geschäft
Daten als Treibstoff für Innovation
Kaum eine Analysemethode bietet soviel Potential wie das Machine Learning. Mit maschinellem Lernen als Teildisziplin von Künstlicher Intelligenz (KI) lassen sich aus vorhandenen und neuen Daten konkrete Erkenntnisse sowie Wissen generieren – und somit bessere Handlungsableitungen und Vorhersagen treffen. Auf Basis individueller oder bereits vorhandener Algorithmen können Sie eigene ML-Modelle entwickeln und eine Vielzahl von praktischen Einsatzszenarien auf der IONOS Cloud realisieren.
Ein Beispiel: Mit Kaufvorschlägen oder angepassten Informationen bieten Sie z.B. Kunden auf Ihren Websites ein deutlich verbessertes Nutzungs- und Kauferlebnis.
Prozesse erlernen, Muster erkennen, Analysen operationalisieren
Machine Learning wird als eine Datenanalysemethode verstanden, die auf Basis eines von einem Data Scientist entworfenen Modells, dieses kontinuierlich mit Trainingsdaten triggert. Je weiter dieser Prozess fortschreitet, desto eher "lernt" das System anhand des vorgegebenen Algorithmus, welche besonderen Muster in den Daten stecken.
Anschließend lässt sich das ML-System operationalisieren, indem Sie es für konkrete Aufgaben einsetzen. Machine Learning eignet sich besonders gut für Aufgaben, bei denen aus großen Datenbeständen Erkenntnisse, Vorhersagen oder Vorschläge abgeleitet werden sollen.
Entwicklungs- und Trainingsphasen als dynamischer Prozess
Im ML-Lifecycle unterscheidet man die Entwicklungs- und Trainingsphase und die sogenannte Inference oder Operational Phase.
In der ersten Phase entwickelt der Data Scientist das ML-Modell auf Basis von Trainingsdaten. Nach Abschluss einer Vielzahl von Tests und permanenter Verbesserung des Algorithmus steht am Ende das fertige ML-Modell. Dieses wird anschließend bei der Inference Phase für eine konkrete Aufgabenstellung genutzt und von Machine Learning Engineers in eine Pipeline umgesetzt.
Für die Entwicklung als auch für das Pipeline-Deployment werden unterschiedliche Cloud-Produkte und Open-Source-Tools eingesetzt:
- S3 Objektspeicher
- Datenbanken
- Spezialisierte Verarbeitungsengines (Big Data)
- DEV-Umgebungen und Frameworks
Alles, was Sie für Machine Learning brauchen
Performante, skalierbare Ressourcen
Kostengünstige Speicherlösungen
Sofort einsatzbereite Datenbanken
IONOS Cloud: Immer an Ihrer Seite
Schritt für Schritt zum Erfolg
Erprobte Referenzarchitekturen für Ihr Big Data-Projekt
Volle Souveränität über Ihre Daten
Indem Sie Daten und Dienste in einer europäischen Private- oder Public-Cloud oder im Managed Kubernetes Service von IONOS Cloud bereitstellen, setzen Sie auf offene Standards. Diese garantieren Ihnen volle Daten- und Plattformsouveränität und entsprechen allen rechtlichen Anforderungen.
Die Datenspeicherung erfolgt im kosteneffizienten S3-Objektspeicher der IONOS Cloud. Die Data Platform wird durch unseren Technologiepartner Stackable bereitgestellt. Sie ermöglicht die Service-Orchestrierung mit größtmöglicher Flexibilität.
Für eine Vielzahl an Szenarien einsetzbar
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Angebots- und Produktempfehlungen
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Betrugs- und Missbrauchserkennung
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Kundenabwanderung verhindern
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