KI-Modelle
Was sind KI-Modelle?
KI-Modelle oder Modelle für künstliche Intelligenz sind Programme, die anhand einer Sammlung von Datensätzen bestimmte Muster erkennen. Es ist die Darstellung eines Systems, das Dateneingaben erhalten und Schlussfolgerungen ziehen bzw. basierend auf diesen Schlussfolgerungen agieren kann. Ist ein KI-Modell einmal trainiert, kann es beispielsweise Zukunftsprognosen erstellen oder basierend auf zuvor überwachte Daten handeln. KI-Modelle können für zahlreiche Aktivitäten verwendet werden: in der Bild- und Videoerkennung, Natural Language Processing (NLP), Anomalieerkennung, für Empfehlungssysteme, zur vorausschauenden Modellerstelllung und für Prognosen sowie in der Robotik und in Kontrollsystemen.
Was sind ML- oder DL-Modelle?
ML- (Machine Learning) und DL-Modelle (Deep Learning) beschreiben die Nutzung komplexer Algorithmen und Techniken zur Verarbeitung und Analyse von Daten, um Vorhersagen oder Entscheidungen in Echtzeit zu treffen.
ML-Modelle: ML-Modelle verwenden Lernalgorithmen, die aus früheren Daten Schlussfolgerungen ziehen oder Vorhersagen treffen. Dazu gehören Methoden wie Entscheidungsbäume, Random Forests, Gradient Boosting sowie lineare und logistische Regression. HPE bietet zahlreiche ML-Tools und -Technologien für die umfassende Erstellung und Nutzung von ML-Modellen.
DL-Modelle: Eine Teilgruppe von ML-Modellen, bei der Deep Neural Networks (DNNs) zum Einsatz kommen, um aus einer Fülle von Daten zu lernen. DL-Modelle werden häufig für Bild- und Tonerkennung, Natural Language Processing und vorausschauende Analyse verwendet, da sie komplizierte und unstrukturierte Daten bewältigen können. TensorFlow, PyTorch und Caffe sind nur einige der von HPE angebotenen DL-Tools (Deep Learning) und -Technologien, die zum Aufbau und zur Nutzung von DL-Modellen eingesetzt werden können.
ML- und DL-Modelle werden verwendet, um eine Vielzahl geschäftlicher Herausforderungen zu bewältigen, wie u. a. in der Betrugserkennung und Kundenabwanderungsanalyse, vorausschauenden Wartung und in Empfehlungssystemen. Diese Modelle können Unternehmen einen neuen Blickwinkel auf ihre Daten geben.
Unterschiede zwischen KI, ML und DL
KI (Künstliche Intelligenz)
- Die künstliche Intelligenz umfasst eine ganze Bandbreite von Tools und Methoden, die menschliche Intelligenz in Geräten replizieren.
- Künstliche Intelligenz kann auf eine Vielzahl von Datentypen, einschließlich strukturierter, unstrukturierter und halbstrukturierter Daten, angewendet werden.
- Da sie zahlreiche unterschiedliche Methoden und Algorithmen verwenden, können KI-Systemen schwer zu verstehen und zu erfassen sein.
- Und da KI-Systeme manchmal besonders ausgeklügelte Algorithmen beinhalten und verarbeiten, können Sie langsamer und weniger effektiv sein als ML- und DL-Systeme.
- KI kann für vielfältige Anwendungen, wie etwa Natural Language Processing, Computer Vision, Robotik und Entscheidungsfindungssysteme, genutzt werden.
- KI-Systeme können völlig autonom sein oder ein gewisses Maß an menschlichem Eingreifen erfordern.
- Da KI-Systeme sehr kompliziert sein können, ist ein großes Team an Experten nötig, um sie zu erstellen und zu verwalten.
- Da die Algorithmen und die Verarbeitung der KI-Systeme häufig kompliziert ist, lassen sie sich manchmal schlecht erweitern.
- Da KI-Systeme häufig feste Methoden und Verarbeitungsprozesse nutzen, können sie weniger flexibel als ML- und DL-Systeme sein.
- Um KI, ML und DL korrekt zu trainieren, sind erhebliche Datenmengen erforderlich. Das ist ein Nachteil.
ML (Maschinelles Lernen)
- Maschinelles Lernen ist eine Teilgruppe der KI. Beim maschinellen Lernen werden Geräte dahingehend trainiert, aus Daten zu lernen und basierend auf diesen Daten Vorhersagen oder Urteile zu treffen. ML-Techniken können für Anwendungen wie die Bilderkennung, Natural Language Processing und Anomalieerkennung verwendet werden.
- Damit ML-Modelle von Daten lernen und auf dieser Grundlage Vorhersagen oder Urteile treffen können, benötigen sie gekennzeichnete Trainingsdaten.
- Da sich ML-Modelle auf statistische Modelle und Algorithmen stützen, sind sie möglicherweise einfacher zu verstehen.
- ML-Systeme können schneller und effektiver sein als KI-Systeme, da sie sich auf statische Modelle und Algorithmen stützen.
- Viele der gleichen Anwendungen, bei denen KI zum Einsatz kommt, können auch im Rahmen von ML verwendet werden, allerdings mit dem Fokus auf datenortientiertes Lernen.
- ML-Systeme sind entwickelt, um automatisch und mit wenig menschlicher Hilfe von Daten zu lernen.
- ML-Systeme können weniger komplex sein als KI-Systeme, da sie sich auf statistische Modelle und Algorithmen stützen.
- Da sich ML-Systeme auf statistische Modelle und Algorithmen stützen, die anhand großer Datensätze trainiert werden können, sind sie skalierbarer als KI-Systeme.
- Da ML-Systeme von neuen Daten lernen und ihre Vorhersagen und Entscheidungen ändern können, sind sie flexibler und anpassungsfähiger als KI-Systeme.
- Die Qualität der Daten kann auch Einfluss auf die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der ML-Modelle haben, wobei das Sammeln und Kennzeichnen der Daten zeitaufwändig und teuer sein kann.
DL (Deep Learning)
- DL ist eine spezialisierte Teilgruppe des ML, die mithilfe künstlicher neuronaler Netzwerke die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachahmt. Bild- und Spracherkennung sind zwei Beispiele für komplexe Themenfelder, die DL außerordentlich effektiv lösen kann.
- Um tiefe neuronale Netzwerke effektiv zu trainieren, benötigt DL umfassende Mengen gekennzeichneter Daten.
- DL-Modelle werden manchmal als „Blackboxes“ bezeichnet, da sie mehrere Schichten an Neuronen beinhalten, die schwer zu lesen und begreifen sind.
- Da tiefe neuronale Netzwerke mithilfe spezifischer Hardware und parallelem Computing trainiert werden, sind die DL-Systeme wahrscheinlich die schnellste und effektivste der drei Methoden.
- DL eignet sich besonders für Anwendungen mit komplexer Mustererkennung (wie Bild- und Tonerkennung) sowie Natural Language Processing.
- DL-Systeme erfordern ein gewisses Maß an menschlichem Eingreifen, etwa bei der Bestimmung des Designs und der Hyperparameter des neuronalen Netzwerks.
- DL-Systeme können besonders komplex sein, da sie mit zahlreichen neuronalen Schichten einhergehen und spezifische Hardware und Software benötigen, um tiefe neuronale Netzwerke zu trainieren.
- DL-Systeme sind leicht skalierbar, da sie spezielle Hardware und paralleles Computing zum Trainieren der tiefen neuronalen Netzwerke verwenden.
- Da sie aus besonders großen Datenmengen lernen und auf neue Umstände und Aufgaben abgestimmt werden können, sind DL-Systeme besonders anpassungsfähig.
- Das Training tiefer neuronaler Netzwerke in DL kann rechnerisch komplex sein sowie spezielle – möglicherweise teure – Ausrüstung und Software erfordern, die die Zugänglichkeit zur Technologie einschränken kann.
Wie funktionieren KI-Modelle?
KI-Modelle empfangen große Dateneingaben und generieren technische Ansätze zur Erkennung von Trends und Mustern, die im dem Programm bereitgestellten Datensatz bereits vorhanden sind. Da das Modell basierend auf einem Programm mit umfangreichen Datensätzen entwickelt wird, hilft es den Algorithmen, den Zusammenhang zwischen Mustern und Trends zu finden und zu verstehen, die zur Prognose oder Formulierung von Strategien auf der Grundlage bisher unbekannter Dateneingaben verwendet werden können. Die intelligente und logische Art der Entscheidungsfindung, die die Eingaben verfügbarer Daten nachahmt, nennt sich KI-Modellierung.
Einfach ausgedrückt, handelt es sich bei der KI-Modellierung um die Entwicklung eines Entscheidungsfindungsprozesses, bestehend aus drei grundlegenden Schritten:
- Modellierung: In der ersten Phase geht es um die Entwicklung eines Modells für künstliche Intelligenz. Es nutzt einen komplizierten Algorithmus oder Algorithmus-Schichten, um Daten zu analysieren und anhand dieser Daten Entscheidungen zu treffen. Ein gutes KI-Modell kann als Ersatz für menschliche Erfahrung dienen.
- KI-Modelltraining: In der zweiten Phase muss das KI-Modell trainiert werden. Zum Training gehört häufig, dass große Datenmengen das KI-Modell in wiederkehrenden Testschleifen durchlaufen und die Ergebnisse geprüft werden, um zu bestätigen, dass das Modell so genau wie erwartet und wie erforderlich funktioniert. Um diese Methode zu verstehen, müssen wir auch den Unterschied zwischen überwachtem und nicht überwachtem Lernen verstehen:
1. Überwachtes Lernen bezieht sich auf klassifizierte Datensätze, die für die richtigen Ergebnisse gekennzeichnet werden. Das bedeutet, die bereitgestellten Eingabedaten stehen schon vorab miteinander in Bezug und das Modell nutzt diese gekennzeichneten Daten, um die Verbindungen und Trends zwischen den Eingabedaten und dem gewünschten Ergebnis zu ermitteln.
2. Nicht überwachtes Lernen ist eine Art maschinelles Lernen, bei dem das Modell keinen Zugriff auf gekennzeichnete Daten hat. Stattdessen muss das Modell die Verbindungen und Trends in den Daten unabhängig ermitteln.
- Inferenz: Inferenz ist der dritte Schritt. In dieser Phase geht es um die Bereitstellung des KI-Modells in seinem tatsächlichen Anwendungsfall in Szenarien in der Praxis, wobei das Modell regelmäßig logische Rückschlüsse aus den vorliegenden Information zieht.
Nachdem ein KI-Modell trainiert ist, kann es eingesetzt werden, um Vorhersagen zu treffen, oder um auf der Grundlage neuer, unvorhergesehener Dateneingaben Aufgaben auszuführen. Im Grunde funktionieren KI-Modelle, indem sie Eingabedaten verarbeiten, diese dann mithilfe von Algorithmen und statistischen Techniken auswerten, um Muster und Beziehungen aufzudecken, und ihre Erkenntnisse schließlich nutzen, um auf der Grundlage nachfolgender Dateneingaben Vorhersagen zu treffen oder zu handeln.
Wie erweitert man KI-/ML-Modelle auf GPU, Computing, Mitarbeiter und Daten?
Die Erweiterung von KI-/ML-Modellen auf GPU, Computing, Mitarbeiter und Daten erfordert eine Kombination aus Technologie, Infrastruktur und Fachwissen.
GPU und Computing: Um KI-/ML-Modelle zu skalieren, können High Performance Computing-Lösungen mit GPU-beschleunigten Computing-Plattformen und Cloud-basierten Services eingesetzt werden. Mit diesen Lösungen können Unternehmen komplexe und anspruchsvolle KI-/ML-Algorithmen effizient ausführen, ohne auf Leistung zu verzichten.
- Mitarbeiter: Der Skalierungsprozess für KI und ML ist stark abhängig von den Mitarbeitenden. Um KI-/ML-Modelle im großen Maßstab zu konzipieren, zu entwickeln und zu implementieren, brauchen Unternehmen ein Team hochqualifizierter KI-/ML-Experten. Außerdem ist es sehr wichtig, ein Verständnis für die KI-/ML-Prioritäten und -Ziele des Unternehmens und die Fähigkeiten und Ressourcen zu entwickeln, die für die Ausführung nötig sind.
- Daten: Unternehmen brauchen eine gut konzipierte Datenarchitektur, um die Skalierbarkeit von KI-/AI-Modellen zu unterstützen. Denn die Daten sind das Lebenselixier dieser Modelle. Dafür benötigen die Unternehmen eine solide Datamanagement-Strategie, die es ihnen ermöglicht, große Datenmengen in Echtzeit zu speichern, zu verarbeiten und zu analysieren. Zudem müssen Unternehmen sicherstellen, dass ihre Daten zuverlässig, korrekt und geschützt sind.
Mithilfe dieser Leistungsmerkmale können Unternehmen Wachstum und Erfolg ihrer KL-/ML-Initiativen vorantreiben und bleiben im digitalen Zeitalter wettbewerbsfähig.
Wie erstellt und trainiert man KI-Modelle?
- Um KI-Modelle zu erstellen und zu trainieren, muss zunächst deren Zweck bestimmt und die Ziele eines jeweiligen Modells gewählt werden. Die verbleibenden Schritte basieren auf dem jeweiligen Zweck des Modells.
- Arbeiten Sie mit Fachexperten, um die Datenqualität zu bewerten. Nach einem gründlichen Verständnis der gesammelten Daten müssen die Dateneingaben korrekt und fehlerfrei sein. Diese Informationen werden zur Schulung des Modells genutzt. Diese Daten sollten korrekt und konsistent sein. Sie müssen für den Zweck relevant sein, den die KI erfüllen soll.
- Wählen Sie den idealen KI-Algorithmus oder das Modellkonzept – wie Entscheidungsbäume, Support-Vektor-Maschinen oder andere bekannte Techniken –, die zum Trainieren von KI-Modellen eingesetzt werden.
- Nutzen Sie für das Modelltraining bereinigte und vorbereitete Daten. Das bedeutet normalerweise, dass die Eingaben in den ausgewählten Algorithmus eingegeben werden und eine Technik namens „Backpropagation“ eingesetzt wird, um die Modelleinstellungen zu optimieren und die Effizienz zu steigern.
- Prüfen Sie die Richtigkeit des trainierten Modells und nehmen Sie erforderliche Korrekturen vor. Das kann bedeuten, das Modell mithilfe eines anderen Datensatzes zu testen und auszuwerten, wie gut es tatsächliche Ergebnisse voraussagt.
- Sobald das Modell mit der angemessenen Genauigkeit funktioniert, nehmen Sie eine Feinabstimmung vor und wiederholen den Trainingsvorgang. Das kann bedeuten, die Hyperparameter des Modells, z. B. die Lernrate, anzupassen oder Techniken wie eine Regelung zum Verhindern von Überanpassung einzusetzen.
- Grundsätzlich erfordert das Erstellen und Trainieren eines KI-Modells eine Kombination aus Fachwissen im jeweils relevanten Bereich, Vertrautheit mit Algorithmen und Techniken für maschinelles Lernen sowie die Bereitschaft wiederholt zu experimentieren, um die Leistung des Modells zu verbessern.
Was versteht man unter Daten-Bias in KI-Modellen?
Die Wahrscheinlichkeit einer systematischen und unfairen Verzerrung der Daten, die beim Training von KI-Modellen verwendet werden, nennt sich Daten-Bias in KI-Modellen. Enthalten die zum Modelltraining verwendeten Daten voreingenommene Eingaben oder sind nicht repräsentativ für das Beispiel oder Publikum, auf das sie angewandt werden sollen, können die Vorhersagen ungenau und ungerecht werden. Dadurch behandelt das Modell bestimmte Personen möglicherweise unvorteilhaft oder diskriminierend. Um diese Daten-Bias zu verhindern, ist es sehr wichtig, beim Training von KI-Modellen einen umfangreichen und repräsentativen Datensatz zu haben und die Fähigkeit des KI-Modells zu gewährleisten, die Erkenntnisse aus verschiedenen Datensätzen zu teilen, um Verzerrungen zu verringern und die Genauigkeit des Modells zu erhöhen.
So funktioniert der Datenschutz in KI-/ML-Modellen
In KI-/ML-Modellen ist die Gewährleistung des Datenschutzes ein wichtiges Anliegen. Dazu gibt es eine Reihe von Technologien und Best Practices.
Datenverschlüsselung: Die Verschlüsselung von Daten ist ein grundlegender Schritt zur Gewährleistung des Datenschutzes in KI-/ML-Modellen. Um vertrauliche Daten vor unerwünschtem Zugriff zu schützen, brauchen Unternehmen Verschlüsselungslösungen für Daten während der Übertragung und bei Inaktivität.
Datenanonymisierung: Der Vorgang der Entfernung personenbezogener Daten aus Datensätzen wird als Datenanonymisierung bezeichnet. Unternehmen benötigen Lösungen, die die Kundendaten schützen, und den KI-/ML-Modellen trotzdem Zugriff auf die notwendigen Informationen geben, um zu funktionieren.
Zugriffssteuerung: Unternehmen brauchen Lösungen, über die Sie den Zugriff auf vertrauliche Daten steuern und gewährleisten können, sodass nur berechtigte Personen Zugang erhalten.
Compliance: Eine sorgfältige Prüfung der Compliance ist erforderlich, um Daten in KI-/ML-Modellen vertraulich zu halten. Unternehmen brauchen Produkte gemäß Compliance-Best Practices, um zu gewährleisten, dass Unternehmen Datenschutzgesetze wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und den California Consumer Privacy Act (CCPA) einhalten.
Mit Überprüfungs- und Protokollierungslösungen können Unternehmen den Überblick behalten, wer Zugriff auf vertrauliche Daten hat, und sicherstellen, dass potenzielle Datenschutzverletzungen schnell gefunden und behoben werden.
Mithilfe datenschutzkonformer Lösungen und Best Practices können Unternehmen die Sicherheit vertraulicher Daten wahren und das Vertrauen der Kunden und Beteiligten gewährleisten.
Wie steigert man die Genauigkeit von KI-/ML-Modellen?
Es ist ein wichtiges Anliegen, die Genauigkeit in KI-/ML-Modellen zu erhöhen, und es gibt verschiedene Strategien und Best Practices, wie man dieses Ziel erreichen kann.
Datenqualität: Die Datenqualität ist bei der Genauigkeit der KI-/ML-Modelle ein wichtiger Aspekt. Lösungen für das Datenqualitätsmanagement können gewährleisten, dass Datensätze vollständig, korrekt und konsistent sind. Das ermöglicht KI-/ML-Modellen von qualitativ hochwertigen Daten zu lernen und genauere Prognosen zu erstellen. Zum Datenqualitätsmanagement gehört:
- Datenbereinigung: Der Prozess, bei dem Inkonsistenzen, Duplikate und Fehler aus Datensätzen entfernt werden.
- Datenstandardisierung: Die Konvertierung von Daten in ein gemeinsames Format.
- Datenanreicherung: Das Hinzufügen zusätzlicher Daten zu einem Datensatz.
- Datenvalidierung: Die Überprüfung von Daten auf Richtigkeit und Vollständigkeit.
- Data Governance: Die Verwaltung von Datenqualität, Datensicherheit und Datenschutz.
Entwicklungsfunktionen: Im Rahmen der Entwicklungsfunktionen werden unformatierte Daten in Funktionen umgewandelt, die KI-/ML-Modelle verwenden können. Datenvisualisierung, Merkmalsauswahl, Dimensionalitätsreduktion, Merkmalsskalierung und Merkmalsextraktion sind allesamt Entwicklungsansätze, die die Modellgenauigkeit deutlich erhöhen können.
Modellauswahl: Die Wahl des besten KI-/ML-Modells für eine bestimmte Aufgabe ist zur Verbesserung der Genauigkeit besonders wichtig. Es stehen verschiedene Modelle zur Wahl, wie etwa Entscheidungsbäume, logistische oder lineare Regression oder Deep Learning-Modelle. Es ist wichtig, ein Modell mit hoher Genauigkeitsrate auszuwählen, das sich für die anstehende Aufgabe eignet.
Abstimmung der Hyperparameter: Hyperparameter sind Einstellungen, die vor dem Training eines KI-/ML-Modells erfolgen. Die Genauigkeit des Modells kann deutlich von der Wahl der Hyperparameter abhängen. Unternehmen können Hyperparameter mit den Abstimmungslösungen für Hyperparameter von HPE automatisch fein abstimmen und so die Modellgenauigkeit verbessern.
Modellvalidierung: Mit der Modellregulierung wird eine Überanpassung von KI-/ML-Modellen verringert. Überanpassung bedeutet, das ein Modell neue Daten schlecht verarbeiten kann, weil diese zu kompliziert oder den Trainingsdaten zu ähnlich sind. L1- und L2-Regularisierungen sind zwei Modellregularisierungsmethoden, die dazu beitragen können, Überanpassung zu verringern und die Modellgenauigkeit zu verbessern. Unternehmen können mithilfe von Tools und Best Practices für die Modellvalidierung die Richtigkeit ihrer Modelle bewerten und mögliche Probleme erkennen.
Wie stellt man KI-Modelle bereit?
Es gibt viele Möglichkeiten zur Bereitstellung von KI-Modellen. Der spezielle Ansatz ist allerdings von der Art des Modells, mit dem Sie arbeiten, und von Ihren Zielen abhängig. Einige häufige Strategien zur Bereitstellung von KI-Modellen sind unter anderem:
- Hosten des Modells auf einem bestimmten Server oder einer Cloud-Plattform, auf das über eine API oder eine andere Schnittstelle zugegriffen werden kann. Dieser Ansatz wird häufig eingesetzt, wenn das Modell für Echtzeit-Prognosen oder -Schlussfolgerungen verfügbar sein muss.
- Direktes Integrieren des Modells in ein Gerät oder eine Anwendung. So ist es möglich, ohne Netzwerkverbindung auf Grundlage lokaler Daten Vorhersagen zu treffen oder Schlüsse zu ziehen. Es handelt sich dabei um einen häufigen Ansatz für die Bereitstellung von Modellen auf Edge-Geräten oder in Anwendungen, bei dem geringe Latenz wichtig ist.
- Das Modell wird in einen Container verpackt, beispielsweise einen Docker-Container, und kann damit problemlos in verschiedenen Umgebungen bereitgestellt und ausgeführt werden. Diese Ansatz kann für eine konsistente und reproduzierbare Modellbereitstellung nützlich sein.
Unabhängig von der Methode ist es wichtig, das Modell vor der Bereitstellung gründlich zu testen und zu verifizieren, um sicherzustellen, dass es wie vorgesehen funktioniert.
HPE und KI-Modelle
HPE versteht die Technologie der künstlichen Intelligenz (KI). Mit einem bewährten, praktischen Ansatz, geprüften Lösungen und Partnern, KI-optimierten Infrastrukturen und ML Ops-Lösungen sind Unternehmen in der Lage, die Komplexität zu verringern und das Potenzial von Daten schneller auszuschöpfen, was ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschafft.
- Das HPE Machine Learning Development System ist ein sofort nutzbares System, das High Performance Computing, Beschleuniger und Modelltraining mit Entwicklungssoftware in einer optimierten KI-Infrastruktur kombiniert. Es wird von professionellen Installations- und Support-Services unterstützt. Es handelt sich um eine sofort einsatzbereite und erweiterbare KI-Lösung für die Modellentwicklung.
- HPE Swarm Learning ist ein dezentrales, datenschutzfreundliches Framework, um Modelle für das maschinelle Lernen an der Datenquelle zu trainieren. HPE Swarm Learning behebt Probleme im Bereich Datenschutz, Dateneigentum und Effizienz, indem es die Daten vor Ort speichert und nur die Erkenntnisse teilt. Das ermöglicht erstklassige Modelle mit weniger Bias. HPE Swarm Learning verwendet außerdem eine angewandte Blockchain, um Mitglieder sicher anzumelden und dezentral den Leader zu wählen, was das Swarm-Netzwerk belastbar und sicher macht.
- Determined AI, eine Open-Source Schulungsplattform für maschinelles Lernen, die HPE im Juni 2021 erwarb, dient als Grundlage für die HPE Machine Learning Development Environment. Um Experimente mühelos auszuführen, zu erweitern und zu teilen, können Modellentwickler ihr Modelltraining auf der Open-Source-Version von Determined AI beginnen.
- Die HPE GreenLake Plattform bietet einen ML-Cloud-Service der Enterprise-Klasse, der Entwicklern und Data Scientists ermöglicht, ML-Modelle von der Pilotphase bis zur Produktionsumgebung schnell zu konzipieren, zu trainieren und bereitzustellen – damit Ihr Unternehmen die Vorteile von ML und Data Science nutzen kann.
- Mit DevOps-ähnlicher Geschwindigkeit und Agilität in jeder Phase des ML-Lebenszyklus standardisiert HPE Ezmeral ML Ops Prozesse und bietet vorkonfektionierte Tools zum Entwickeln, Trainieren, Implementieren sowie Überwachen von ML-Workflows.
- Mit HPE SmartSIM lassen sich Plagiate in schriftlichen Inhalten erkennen. Die Softwareanwendung SmartSim wendet maschinelles Lernen und Natural Language Processing an. Sie soll Text auswerten und Ähnlichkeiten zwischen diesem und anderen Informationen finden, die bereits online oder in einer Browser-Datenbank veröffentlicht wurden. Das Programm kann verwendet werden, um die Echtheit wissenschaftlicher Arbeiten, Forschungsarbeiten und anderer schriftlicher Materialien zu prüfen. Es dient als Mittel, um Plagiate zu vermeiden und Originalmaterial bereitzustellen.
Diese Funktionen helfen in folgender Hinsicht:
- Vorkonfiguriert, vollständig installiert und direkt nutzbar
- Nahtlose Skalierbarkeit – verteiltes Training, Hyperparameter-Optimierung
- Verwaltbarkeit und Transparenz
- Zuverlässiger Anbieter mit Support und Services der Enterprise-Klasse
- Flexible und heterogene Architektur
- Komponenten-Architektur
- Software- und Hardware-Support
- Service und Support