Maschinelles Lernen & MLOps
Wir helfen Ihrem Unternehmen, mit skalierbaren, automatisierten und zuverlässigen MLOps-Lösungen erfolgreich zu sein
ErschlieĂźen Sie das Potenzial von maschinellem Lernen in Ihrem Unternehmen
Unsere umfassenden MLOps-Services integrieren ML-Technologien mit robusten DevOps-Praktiken und ermöglichen so einen reibungslosen Übergang von der Entwicklung zur Bereitstellung. Lassen Sie die Daten-, KI- und MLOps-Experten Ihr Unternehmen dabei unterstützen, ML-Workflows zu automatisieren, wodurch die Effizienz und die betriebliche Vorhersagbarkeit aller Projekte verbessert werden. Wir bieten Beratung und Ausführung auf der Infrastruktur des Kunden oder in der Cloud bei führenden Anbietern — alles zugeschnitten auf Ihre Geschäftsanforderungen.
Was können MLOps für Ihr Unternehmen bringen?
Gewinnung praktischer Erkenntnisse aus hochwertigen Daten
Stärken Sie Ihre Geschäftsentscheidungen mithilfe von Daten, die durch kontinuierliche Verbesserungen des ML-Modells verifiziert wurden.
Minimierung der manuellen Verarbeitung
Steigern Sie die Effizienz, indem Sie iterative Methoden und Automatisierung anwenden, um die manuelle Arbeit zu reduzieren.
Verbesserung der Marktwettbewerbsfähigkeit
Verbessern Sie die Präzision und Effizienz der ML-Modellerstellung, um der Konkurrenz immer einen Schritt voraus zu sein.
Erzielung einer höheren Kapitalrendite
VerkĂĽrzen Sie die MarkteinfĂĽhrungszeit und steigern Sie die Kosteneffizienz Ihrer Investitionen.
Anpassung des maschinellen Lernens an reale Geschäftsanforderungen
Optimieren Sie maschinelles Lernen, um spezifische geschäftliche Herausforderungen mithilfe fortschrittlicher Automatisierungs- und Skalierbarkeitsfunktionen zu bewältigen.
Was können MLOps für Ihr Unternehmen bringen?
MLOps mit DS STREAM: Erwarten Sie Verbesserungen und schnelle Ergebnisse
Beschleunigte Marktagilität mit MLOps
Die Implementierung von MLOps verbessert die Effizienz von Datenteams erheblich. Durch ein verbessertes, zentralisiertes Datenmanagement und beschleunigte Bereitstellungsprozesse können Unternehmen schneller auf sich ändernde Marktanforderungen reagieren. Automatisierung und Datenvereinheitlichung rationalisieren nicht nur den täglichen Betrieb, sondern ermöglichen auch tiefere Datenuntersuchungen und Experimente und ebnen so den Weg für innovative Lösungen und Entdeckungen. Dadurch können Unternehmen innovative Produkte und Dienstleistungen schneller entwickeln, was zu ihrem Wettbewerbsvorteil und Wachstum beiträgt.
Optimierung der ML-Modellentwicklung
Die Automatisierung innerhalb von MLOps macht den Modelltrainingsprozess wiederholbar und effizient, sodass deutlich weniger manuelle Eingriffe erforderlich sind. Das bedeutet, dass Teams mehr Zeit für die Analyse und Interpretation der Ausgabedaten sowie für die Verfeinerung der Trainingsverfahren aufwenden können. Diese Effizienz ist nicht nur steigert die Produktivität, ermöglicht aber auch eine schnellere Einführung von Innovationen und Verbesserungen der ML-Modelle.
Verbesserung der Datenintegrität mit MLOps: Rationalisierung der Governance für bessere Entscheidungen
Durch die Implementierung von MLOps können Unternehmen das Datenmanagement erheblich verbessern, indem sie mehr Transparenz und Rechenschaftspflicht in die Datenverarbeitungsabläufe einführen. Dies ermöglicht nicht nur genauere und zuverlässigere datengestützte Entscheidungen, verbessert aber auch die Qualität und Effektivität der Berichterstattung. Die Automatisierung innerhalb von MLOps stellt sicher, dass die Datenverarbeitungsabläufe den Best Practices entsprechen, was zur Entwicklung zuverlässigerer und effizienterer ML-Lösungen führt, deren Wert während des gesamten Lebenszyklus erhöht wird.
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Was unsere Kunden sagen
Sandra Lemańska
Category Manager, Lorenz Polska
Paweł Korczak
CEO, Iliada
Paweł Korczak
CEO, Iliada
Ausgewählte Kunden
Neugierig, wie wir Ihr Unternehmen unterstützen können?
Integrieren Sie maschinelles Lernen in Ihren Betrieb
MLOps ist der Schlüssel zur Wertsteigerung Ihrer Investitionen in künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Es bietet verbesserte Entscheidungsprozesse, Ressourcenoptimierung, Automatisierung, Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, hervorragende Kundenerlebnisse, Innovation und eine bessere Zusammenarbeit zwischen Teams. Dieses Tool ermöglicht die Integration des ML-Lebenszyklusmanagements in den täglichen Betrieb, was zu mehr Agilität und operativer Exzellenz für Ihr Unternehmen führt.
Vorteile des Datenmanagements durch MLOps-Dienste
Boost Efficiency with Rapid ML Deployment
Accelerate market entry by optimizing machine learning deployment strategies.
Scalability through Automated Data Handling
Enhance your infrastructure’s scalability with automatic handling of large data sets, ensuring seamless growth.
Enhanced Model Creation with Traceability
Remove uncertainties in ML model development with ensured traceability and reproducibility.
Zusammenarbeit und Effizienz mit automatisierten Systemen
Verbessern Sie die Teamarbeit und die betriebliche Effizienz durch wiederverwendbare Modellkomponenten und automatisierte Prozesse.
Kontinuierliche Verbesserung durch LeistungsĂĽberwachung
Sorgen Sie mit kontinuierlicher Überwachung und Analyse dafür, dass Ihre Modelle stets Höchstleistungen erbringen, um Verbesserungen zu ermitteln.
Compliance and Understanding with Explainable Models
Achieve compliance and insight with transparent data governance and model explainability.
Quality through Expert Collaboration
Elevate model effectiveness with the collective expertise of diverse data professionals.
Reliable ML Solutions via Automated Deployments
Ensure the dependability of your ML applications through streamlined, automated deployment processes.
Kontaktieren Sie uns und erfahren Sie, wie unsere Expert:innen in Data Engineering, Machine Learning und AI hr Business stärken können.
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Technologien
Lass uns reden und zusammenarbeiten
An Werktagen (Montag — Freitag, 9.00 — 17.00 Uhr MEZ) melden wir uns innerhalb von 4 Stunden bei Ihnen.
Partner fĂĽr Servicebereitstellung
MLOps, oder Machine Learning Operations, bezieht sich auf die Praxis, maschinelles Lernen, Datenwissenschaft und Betrieb zusammenzubringen, um den Lebenszyklus des maschinellen Lernens vom Entwurf ĂĽber die Bereitstellung bis hin zur Wartung zu automatisieren und zu optimieren.
Durch die Verbesserung der Präzision und Effizienz der Modellerstellung für maschinelles Lernen hilft MLOps Unternehmen dabei, der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein und Innovationen und eine schnellere Produktentwicklung zu fördern.
MLOps verbessert das Datenmanagement durch Automatisierung, bessere Transparenz und Rechenschaftspflicht, was zu zuverlässigeren und genaueren datengestützten Entscheidungen und einer verbesserten Berichtsqualität führt.
DS STREAM integriert Technologien für maschinelles Lernen mit robusten DevOps-Praktiken und ermöglicht so einen nahtlosen Übergang von der Entwicklung zur Bereitstellung, wodurch die betriebliche Vorhersagbarkeit und Effizienz projektübergreifend verbessert wird.
Die Automatisierung von ML-Workflows trägt dazu bei, die Effizienz zu steigern, manuelle Eingriffe zu reduzieren, die Datenqualität und das Datenmanagement zu verbessern und die Bereitstellung und Innovation von Modellen für maschinelles Lernen zu beschleunigen.
Die MLOps-Services von DS STREAM umfassen skalierbare Datenverarbeitungs- und automatisierte Bereitstellungsprozesse, die das Wachstum unterstĂĽtzen und sicherstellen, dass groĂźe Datenmengen effektiv verwaltet werden.
DS STREAM bietet eine kontinuierliche Leistungsüberwachung und -analyse und hilft dabei, die Modelle mit regelmäßigen Verbesserungen und Updates auf höchstem Niveau zu halten.
Wir verwenden erklärbare Modelle und transparente Datenverwaltungspraktiken, um die Einhaltung der Vorschriften sicherzustellen und tiefere Einblicke in die Art und Weise zu bieten, wie Entscheidungen getroffen werden, um Vertrauen und Verständnis zu stärken.
Ja, wir bieten maĂźgeschneiderte Beratung und ProjektdurchfĂĽhrung, die auf die spezifischen Infrastrukturanforderungen der Kunden zugeschnitten ist, ob vor Ort oder in der Cloud, mit fĂĽhrenden Anbietern.
Erfolgsgeschichten und ausfĂĽhrliche Fallstudien finden Sie auf unserem Blog. Hier ist ein Link zum Erkunden: DSStream-Erfolgsgeschichten.