Machine Learning
Holen Sie mehr aus Ihren Daten raus
Bessere Ergebnisse und Vorhersagen für Ihr Geschäft
Daten als Treibstoff für Innovation
Kaum eine Analysemethode bietet soviel Potential wie das Machine Learning. Mit maschinellem Lernen als Teildisziplin von Künstlicher Intelligenz (KI) lassen sich aus vorhandenen und neuen Daten konkrete Erkenntnisse sowie Wissen generieren – und somit bessere Handlungsableitungen und Vorhersagen treffen. Auf Basis individueller oder bereits vorhandener Algorithmen können Sie eigene ML-Modelle entwickeln und eine Vielzahl von praktischen Einsatzszenarien auf der IONOS Cloud realisieren.
Ein Beispiel: Mit Kaufvorschlägen oder angepassten Informationen bieten Sie z.B. Kunden auf Ihren Websites ein deutlich verbessertes Nutzungs- und Kauferlebnis.
Prozesse erlernen, Muster erkennen, Analysen operationalisieren
Machine Learning wird als eine Datenanalysemethode verstanden, die auf Basis eines von einem Data Scientist entworfenen Modells, dieses kontinuierlich mit Trainingsdaten triggert. Je weiter dieser Prozess fortschreitet, desto eher "lernt" das System anhand des vorgegebenen Algorithmus, welche besonderen Muster in den Daten stecken.
Anschließend lässt sich das ML-System operationalisieren, indem Sie es für konkrete Aufgaben einsetzen. Machine Learning eignet sich besonders gut für Aufgaben, bei denen aus großen Datenbeständen Erkenntnisse, Vorhersagen oder Vorschläge abgeleitet werden sollen.
Entwicklungs- und Trainingsphasen als dynamischer Prozess
Im ML-Lifecycle unterscheidet man die Entwicklungs- und Trainingsphase und die sogenannte Inference oder Operational Phase.
In der ersten Phase entwickelt der Data Scientist das ML-Modell auf Basis von Trainingsdaten. Nach Abschluss einer Vielzahl von Tests und permanenter Verbesserung des Algorithmus steht am Ende das fertige ML-Modell. Dieses wird anschließend bei der Inference Phase für eine konkrete Aufgabenstellung genutzt und von Machine Learning Engineers in eine Pipeline umgesetzt.
Für die Entwicklung als auch für das Pipeline-Deployment werden unterschiedliche Cloud-Produkte und Open-Source-Tools eingesetzt:
- S3 Objektspeicher
- Datenbanken
- Spezialisierte Verarbeitungsengines (Big Data)
- DEV-Umgebungen und Frameworks
Alles, was Sie für Machine Learning brauchen
Performante, skalierbare Ressourcen
Kostengünstige Speicherlösungen
Sofort einsatzbereite Datenbanken
IONOS Cloud: Immer an Ihrer Seite
Schritt für Schritt zum Erfolg
Angefangen bei der Strategie über die Analyse, Konzeption und Implementierung bis hin zum Betrieb und der Weiterentwicklung Ihrer individuellen Lösung: IONOS Cloud arbeitet mit Cloud Native Partnern zusammen, um Sie in allen Phasen Ihres Machine Learning-Projekts zielgerichtet zu unterstützen.
Erprobte Referenzarchitekturen für Ihr Big Data-Projekt
Erfahrene IONOS Cloud-Partner wie b.telligent & codecentric realisieren Big Data und ML-Lösungen für die unterschiedlichsten Use Cases wie Data Engineering, Data Science, Business Intelligence oder Machine Learning. Der Entwurf erfolgt auf Basis erprobter Referenzarchitekturen. Wo es möglich und sinnvoll ist, kommen Cloud-native und Cloud Managed Services zum Einsatz.
Volle Souveränität über Ihre Daten
Indem Sie Daten und Dienste in einer europäischen Private- oder Public-Cloud oder im Managed Kubernetes Service von IONOS Cloud bereitstellen, setzen Sie auf offene Standards. Diese garantieren Ihnen volle Daten- und Plattformsouveränität und entsprechen allen rechtlichen Anforderungen.
Die Datenspeicherung erfolgt im kosteneffizienten IONOS Cloud Object Storage. Die Data Platform wird durch unseren Technologiepartner Stackable bereitgestellt. Sie ermöglicht die Service-Orchestrierung mit größtmöglicher Flexibilität.
Für eine Vielzahl an Szenarien einsetzbar
Anwendungsfall
Anwendungsfall
Angebots- und Produktempfehlungen
Anwendungsfall
Anwendungsfall
Betrugs- und Missbrauchserkennung
Anwendungsfall
Anwendungsfall
Kundenabwanderung verhindern
Industrial Analytics mit KI in der IONOS-Cloud
Bernhard Mandutz, USU Die Kombination modernster Cloud-Technologie von IONOS mit KI-Modulen von USU ermöglicht die Analyse industrieller Daten und die einfache Operationalisierung datengetriebener Services. Dadurch lassen sich gerade für den Mittelstand ohne aufwändige Eigenentwicklungen Lösungen bspw. für das Condition Monitoring oder Predictive Maintenance realisieren und nahezu beliebig skalieren. Wir zeigen anhand eines Fallbeispiels die Realisierung einer Predictive Monitoring-Lösung. Dies ermöglicht einem weltweit agierenden deutschen Maschinenbauer den Aufbau neuer datengetriebener Service- und Geschäftsmodelle.
Machine Learning
Künstliche Intelligenz im Unternehmen
Künstliche Intelligenz oder kurz KI klingt im ersten Moment nach Science-Fiction. Im Alltag gibt es aber schon jetzt viele Bereiche, in denen KI eingesetzt wird, beispielsweise personalisierte Empfehlungen beim Online-Shopping oder bei Streamingdiensten. Auch Unternehmen setzen vermehrt auf künstliche Intelligenz bzw. Machine Learning. Wie unterscheiden sich die beiden Begriffe voneinander? Welche Vorteile bietet KI? Und wie wird Machine Learning bei IONOS genutzt?
Im Gespräch mit Thilo Haertel beantwortet der IONOS Data Scientist und Machine Learning Experte Benjamin Scheer diese und weitere Fragen zum Thema.
Success Story - KI / Künstliche Intelligenz
KI-Lösungen automatisiert bereitstellen
Der Software- und Servicelösungsanbieter USU stellt seinen Kunden automatisiert verschiedenste Services in der Industrial Analytics Plattform bereit. Der auf Künstliche Intelligenz ( KI ) spezialisierte Bereich AI Services ermöglicht damit seinen Kunden aus dem Bereich industrielle Fertigung Data Driven Services umzusetzen. Die IONOS Cloud bildet bereits seit Jahren das verlässliche Fundament für diese KI-basierte Services – für handfeste Wettbewerbsvorteile im Markt.
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Zertifizierte Sicherheit
Nachhaltigkeit garantiert
