Eine Cloud-gestützte Plattform für maschinelles Lernen, die Modelle für präzise Vorhersagen in verschiedenen Geschäftsszenarien mit effizienter Datenverarbeitung zusammenstellt.
IQ.catalyst bietet umfassende Funktionen für die Erstellung, das Training und die Validierung von Machine-Learning-Modellen, die auf spezifische Geschäftsszenarien zugeschnitten sind. IQ.catalyst nutzt die Skalierbarkeit und Flexibilität der Cloud, um große Datensätze nahtlos zu verarbeiten und ermöglicht es den Benutzern, wichtige Geschäftszahlen präzise vorherzusagen.
INFORMIERTE ENTSCHEIDUNGSFINDUNG
Der Einfluss komplexer Korrelationen wird in den Ergebnissen genauer dargestellt
Rationalisierte Modelldefinition und -schulung ersetzen komplexe Entwicklungszyklen
Die Modellpflege nutzt historische Daten anstelle teurer menschlicher Analysen zur Formulierung der Ergebnisse
Abo-basierte Cloud-Services reduzieren die interne IT-Aufsicht durch optimierte Datenprozesse
IQ.CATALYST
Durch die Nutzung unseres innovativen Multi-Tenant Business Technology Platform (BTP) Service, IQ.catalyst, verfügt VCPowerPack nun über robuste Machine Learning-Funktionen. Durch die nahtlose Integration in unser Machine Routing Customizing (MRC) entfällt die Notwendigkeit der manuellen Pflege von Maschinenleistungsdaten. Machine-Learning-Modelle können durch Datenextraktion automatisch trainiert werden und bieten einen dynamischen und effizienten Ansatz für KI innerhalb der Produktkonfiguration.
Modelltypen beziehen sich auf eine Spezifikation von Eingangsmerkmalen, die einen Einfluss auf die Vorhersage eines bestimmten Zielmerkmals ausüben. Dieser Einfluss wird anhand von Trainingsdaten bestimmt, die mit den definierten Merkmalen des Modells übereinstimmen.
Modellversionen bezeichnen die Verwaltungseinheit, die mit einem trainierten Machine-Learning-Modell verknüpft ist, das getestet und anschließend für die relevanten Systeme freigegeben wird.
IQ.catalyst rationalisiert die Modelldefinition und den Trainingsprozess und bietet eine effizientere Methode zur Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen. Dies führt zu einer schnelleren Bereitstellung von Modellen in der Produktion, so dass das Unternehmen schnell auf Geschäftsanforderungen und veränderte Bedingungen reagieren kann.
IQ.catalyst nutzt historische Daten zur Modellpflege und ermöglicht so adaptives Lernen und Anpassungen an sich ändernde Trends. Dies ist eine kosteneffiziente Möglichkeit, Modelle auf dem neuesten Stand zu halten, ohne dass häufige menschliche Eingriffe und Analysen erforderlich sind.
Im Bereich des maschinellen Lernens ist das Konzept der Verlangsamung überflüssig, und es gibt keine Anforderungen an die Rüstzeiten. Stattdessen liegt der Schwerpunkt auf der Bestimmung der vorausgesagten oder berechneten Endgeschwindigkeit der Maschine.
IQ.catalyst nutzt die innovative, mehr-mandantenfähige Business Technology Platform (BTP) und hat leistungsstarke Funktionen für maschinelles Lernen integriert. Dieser Dienst, der auf BTP läuft, ist darauf ausgelegt, verschiedene Systeme effizient zu bedienen. Die für diese Fähigkeit erforderlichen Modelle für maschinelles Lernen werden in einem externen Objektspeicher gespeichert.
