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Der Konkurrenz in Sachen Innovation immer einen Schritt voraus zu sein, vor dieser Herausforderung stehen Unternehmen aller Branchen. Um darauf erfolgreich reagieren zu können ist Machine Learning (ML) eine der neuen Schlüsseltechnologien. ML unterstützt Unternehmen dabei, Unternehmensressourcen optimal zu verteilen, in Echtzeit datenbasierte Entscheidungen zu treffen oder Entscheidungsunterstützungen bereitzustellen. Gleichzeitig ist aber ein umfassendes experten Wissen im Bereich Data Science für die Nutzung von ML-Lösungen erforderlich.
Datenexperten sollten in ihrer Arbeit unterstützt werden und die Self-Service ML-Plattformen schließen die vorhandenen Lücken. Ziel ist es, auch Mitarbeitern mit weniger ausgeprägten Vorkenntnissen die Entwicklung von ML-Modellen zu ermöglichen, Data Scientists in ihrer Arbeit zu unterstützen und die Nutzung von ML-Modellen allgemein in den Unternehmen zu vereinfachen.
Um die Entwicklung eines Unternehmens positiv zu beeinflussen muss die Self-Service ML-Plattform sorgfältig ausgewählt werden.
Die Schwierigkeit liegt in der Vielzahl an verscheiden Varianten auf dem Markt.
Was spielt eine Rolle bei der Auswahl von Self-Service ML-Plattformen?
Machine Learning Reply bietet maßgeschneiderte End-to-End-Lösungen im Data-Science-Bereich an, die den gesamten Projektlebenszyklus abdecken – von der initialen Strategieberatung über die Datenarchitektur und Infrastrukturthemen bis hin zur Datenverarbeitung und Qualitätssicherung unter Verwendung von Machine-Learning-Algorithmen. Machine Learning Reply verfügt über umfassende Expertise im Bereich der Datenwissenschaft in allen Schlüsselindustrien der deutschen HDAX-Unternehmen. Machine Learning Reply befähigt seine Kunden, neue datenbasierte Geschäftsmodelle erfolgreich einzuführen sowie bereits bestehende Prozesse und Produkte zu optimieren – mit einem Schwerpunkt auf Open-Source- und Cloud-Technologien. Mit dem Machine Learning Incubator bietet das Unternehmen ein Programm zur Ausbildung der nächsten Generation von Entscheidungsträgern, Data Scientists und Entwicklern an.