Immer mehr Unternehmen suchen nach Möglichkeiten, mit maschinellem Lernen (ML), einer praktischen Form der künstlichen Intelligenz (KI), den Geschäftswert zu steigern. Doch herkömmliche Ansätze zur Entwicklung und Bereitstellung von ML-Modellen behindern ihre Bemühungen. Herkömmliche Methoden sind langsam, programmierintensiv und erfordern spezielle Fähigkeiten. Darüber hinaus sind Data Scientists und Data Engineers gezwungen, exorbitant viel Zeit für Datenintegrationsaktivitäten wie das Sammeln und Aufbereiten von Daten aufzuwenden.
Aus diesem Grund haben wir SnapLogic Data Science entwickelt, eine Self-Service-Lösung, die den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens vereinfacht. Im Lieferumfang von SnapLogic Data Science sind drei brandneue Snap Packs enthalten, die Ihre ML-Projekte beschleunigen.
ML-Datenvorbereitung Snap Pack
Datenwissenschaftler und Dateningenieure müssen eine Vielzahl von Datenintegrationsaufgaben durchführen, um einwandfreie Trainingsdatensätze zu erstellen. Sie müssen Daten sammeln, organisieren, bereinigen, umwandeln und kennzeichnen. Diese Aufgaben sind entscheidend, um sicherzustellen, dass wirklich repräsentative Daten gesammelt werden, aber sie gehören auch zu den zeitaufwändigsten Aufgaben und erfordern viele Iterationen.
Das ML Data Preparation Snap Pack bietet eine visuelle Drag-and-Drop-Alternative für die Datenvorbereitung, so dass mehr Zeit für die strategischen Aspekte des Entwicklungsprozesses für maschinelles Lernen zur Verfügung steht.
Die Snaps im ML Data Preparation Snap Pack ermöglichen Ihnen die schnelle Durchführung verschiedener Datenvorbereitungsoperationen, die für das maschinelle Lernen spezifisch sind. Sie können kategorische Daten schnell in numerische Daten konvertieren, Beispieldatensätze mithilfe von Sampling-Algorithmen generieren, fehlende Werte bereinigen und vieles mehr - und das alles mit minimalem bis gar keinem Programmieraufwand.
Mit dem ML Data Preparation Snap Pack haben Sie mehr Zeit für die Erstellung effektiver ML-Modelle und weniger Zeit für langweilige Integrationsaufgaben.
ML Analytics Snap Pack
Um ein maschinelles Lernmodell mit hoher Vorhersagegenauigkeit zu erstellen, müssen Sie es mit einer Menge hochwertiger Daten trainieren. Aber die Daten müssen nicht nur sauber sein, sondern auch für das Problem relevant sein, das Ihr Modell lösen soll. An dieser Stelle kommt das ML Analytics Snap Pack ins Spiel. Mit diesem Snap Pack können Sie Ihre Daten analysieren, damit Sie unter anderem die richtigen Trainingsdaten für Ihr Modell auswählen können.
Mit dem ML Analytics Snap Pack können Sie ein Profil Ihrer Daten erstellen und statistische Informationen für Ihren Eingabedatensatz generieren. Die Profilerstellung hilft Ihnen dabei, Fehler zu erkennen, die Struktur der Datenverteilung zu verstehen und zu entscheiden, ob Sie bestimmte Datenaufbereitungstechniken zur Stichprobenbildung, Skalierung und Bereinigung Ihres Datensatzes überhaupt verwenden möchten.
Gewinnen Sie mit dem ML Analytics Snap Pack schnell Erkenntnisse aus Ihren Daten.
ML Core Snap Pack
Wie bei anderen Teilen des Lebenszyklus des maschinellen Lernens ist auch bei der Erstellung, dem Training und der Bewertung (Testen) eines Modells viel manuelle, zeitintensive Programmierung erforderlich. In dieser Phase werden Entwickler mit Kenntnissen in Python, Scala und anderen Programmiersprachen benötigt - Kenntnisse, die manchmal schwer zu finden sind. Damit ein Algorithmus beispielsweise Trainingsdaten aufnehmen und entschlüsseln kann, muss ein Datenwissenschaftler eine oder mehrere Integrationspipelines manuell programmieren. Diese Phase des maschinellen Lernprozesses ist auch sehr iterativ, was bedeutet, dass Datenwissenschaftler dieselben Skripte immer wieder schreiben müssen.
Das ML Core Snap Pack bietet wie die anderen in SnapLogic Data Science enthaltenen Snap Packs eine visuelle Drag-and-Drop-Oberfläche für die Erstellung, das Training und die Validierung von Machine Learning-Modellen.
Mit den ML Core Snaps können Sie auf einfache Weise mehrere hochmoderne Algorithmen implementieren, die auf ausgereiften Open-Source-Bibliotheken basieren (z. B. lineare Regression, Entscheidungsbaum, Naive Bayes und andere Algorithmen). Sie müssen jedoch nicht auf unsere vorgefertigten Algorithmen zurückgreifen, wenn Sie dies nicht möchten. Sie können stattdessen natives Python in Jupyter Notebooks schreiben und es in SnapLogic operationalisieren. Mit den Snaps in diesem Snap Pack können Sie Ihr Modell auch schnell trainieren und validieren (kreuzvalidieren).
Nutzen Sie das ML Core Snap Pack, um die Modellschulungs- und Evaluierungsphase des Lebenszyklus des maschinellen Lernens zu optimieren.
Beginnen Sie noch heute mit dem maschinellen Lernen
SnapLogic Data Science und die darin enthaltenen neuen ML Snap Packs können die Produktivität von Data Scientists, Citizen Data Scientists und Data Engineers drastisch erhöhen. Folglich werden Unternehmen, die SnapLogic Data Science nutzen, eine Steigerung der Geschwindigkeit und des Erfolgs ihrer ML-Projekte feststellen. Starten Sie mit SnapLogic Data Science in Verbindung mit der zugrunde liegenden SnapLogic Intelligent Integration Platform und bringen Sie Ihre Machine Learning-Projekte noch heute in Gang.
- Starten Sie eine kostenlose Testversion der SnapLogic Intelligent Integration Platform
- Entdecken Sie verschiedene Anwendungen des maschinellen Lernens für die Bilderkennung, die Vorhersage der Kundenabwanderung, die Verarbeitung natürlicher Sprache und vieles mehr auf unserer Showcase-Seite für maschinelles Lernen. Alle Modelle im ML Showcase wurden entweder mit SnapLogic Data Science entwickelt, bereitgestellt oder beides.
