Die Implementierung von künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmen wird oft durch drei Hauptprobleme behindert: Talent, Zeit und Vertrauen. H2O.ai Driverless AI bietet eine Lösung für diese Herausforderungen, indem es automatisierte Machine Learning-Fähigkeiten bereitstellt, die die Komplexität von Datenwissenschaftsaufgaben reduzieren und die Implementierung von KI-Projekten für Unternehmen erleichtern.
Automatisiertes Machine Learning (AutoML) ist ein Ansatz, der die Datenwissenschafts-Lebenszyklus-Schritte systematisch mit Automation adressiert, um die Komplexität von Aufgaben zu reduzieren und Datenwissenschaftlern zu ermöglichen, KI-Projekte mit höherer Genauigkeit und Effizienz umzusetzen. AutoML verbessert auch die Zugänglichkeit von Machine Learning-Fähigkeiten für Nicht-Experten, indem es benutzerfreundliche Schnittstellen bereitstellt, die von jedem mit grundlegenden technischen Kenntnissen verwendet werden können.
H2O Driverless AI bietet leistungsfähige AutoML-Fähigkeiten, die speziell dafür entwickelt wurden, AI zu verwenden, um AI zu erstellen. Die Automation umfasst Datenwissenschafts-Best Practices in Schlüsselbereichen wie Datenvisualisierung, Feature-Engineering, Modellentwicklung und -validierung, Modell-Dokumentation, Machine Learning-Interpretierbarkeit und mehr.
H2O Driverless AI automatisiert den gesamten Feature-Engineering-Prozess, einschließlich der Erkennung relevanter Features in einem bestimmten Datensatz, der Erkennung von Interaktionen zwischen diesen Features, der Behandlung fehlender Werte, der Ableitung neuer Features aus Daten und der Vergleich der bestehenden und neu generierten Features.
Die Reduzierung der Zeit, die für die Entwicklung genauer, produktionsreifer Modelle erforderlich ist, ist entscheidend für die Bereitstellung von KI auf großem Maßstab. H2O Driverless AI automatisiert zeitaufwändige Datenwissenschaftsaufgaben, einschließlich fortschrittlicher Feature-Engineering, Modell-Auswahl, Hyperparameter-Tuning, Modell-Stacking und erstellt eine leicht zu deployende, niedrig-latente Bewertungspipeline.
H2O Driverless AI bietet ein umfassendes Toolkit für die Interpretierbarkeit von Machine Learning-Modellen, um AI-Ergebnisse zu erklären. Mit führenden Fähigkeiten für das Verständnis, Debuggen und Teilen von Modell-Ergebnissen, einschließlich Machine Learning-Interpretierbarkeit (MLI) und Fairness-Dashboards, automatisierter Modell-Dokumentation und Grundcodes für jede Modell-Vorhersage, bietet H2O Driverless AI Daten-Teams alles, was sie benötigen, um Transparenz und Vertrauen über den gesamten Machine Learning-Lebenszyklus zu etablieren.
H2O Driverless AI verwendet einen AI-Wizard, der Ihre Daten untersucht, Empfehlungen auf Basis Ihrer Geschäftsanforderungen gibt und Anweisungen für die geeigneten Machine Learning-Techniken bereitstellt. Der AI-Wizard's eingebaute Empfehlungen basieren auf Datenwissenschafts-Best Practices aus verschiedenen Disziplinen.
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