# Beste Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen - Seite 22 *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)* Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen (DSML)-Plattformen bieten Werkzeuge zum Erstellen, Bereitstellen und Überwachen von Algorithmen des maschinellen Lernens (ML), indem sie Daten mit intelligenten, entscheidungsunterstützenden Modellen kombinieren, um Geschäftslösungen zu unterstützen. Diese Plattformen können vorgefertigte Algorithmen und visuelle Workflows für nicht-technische Benutzer anbieten oder erfordern fortgeschrittenere Entwicklungsfähigkeiten für die Erstellung komplexer Modelle. Kernfähigkeiten von Datenwissenschafts- und maschinellem Lernen (DSML)-Software Um in die Kategorie der Datenwissenschafts- und maschinellen Lernplattformen (DSML) aufgenommen zu werden, muss ein Produkt: - Eine Möglichkeit bieten, wie Entwickler Daten mit Algorithmen verbinden können, damit diese lernen und sich anpassen können - Benutzern erlauben, ML-Algorithmen zu erstellen und vorgefertigte Algorithmen für Anfänger anbieten - Eine Plattform zur Bereitstellung von KI im großen Maßstab bereitstellen Wie sich DSML-Software von anderen Tools unterscheidet DSML-Plattformen unterscheiden sich von traditionellen Platform-as-a-Service (PaaS)-Angeboten, indem sie ML-spezifische Funktionalitäten bieten, wie vorgefertigte Algorithmen, Modelltrainings-Workflows und automatisierte Funktionen, die den Bedarf an umfangreicher Datenwissenschaftsexpertise reduzieren. Einblicke aus G2-Bewertungen zu DSML-Software Laut G2-Bewertungsdaten heben Benutzer den Wert der optimierten Modellentwicklung, die einfache Bereitstellung und Optionen hervor, die sowohl nicht-technische als auch fortgeschrittene Praktiker durch visuelle Schnittstellen oder codebasierte Workflows unterstützen. ## How Many Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 823 ### Category Stats (May 2026) - **Average Rating**: 4.45/5 (↑0.01 vs Apr 2026) - **New Reviews This Quarter**: 171 - **Buyer Segments**: Unternehmen mittlerer Größe 40% │ Kleinunternehmen 35% │ Unternehmen 25% - **Top Trending Product**: Myriade (+0.5) *Last updated: May 18, 2026* ## How Does G2 Rank Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen Products? **Warum Sie den Software-Rankings von G2 vertrauen können:** - 30 Analysten und Datenexperten - 13,200+ Authentische Bewertungen - 823+ Produkte - Unvoreingenommene Rankings Die Software-Rankings von G2 basieren auf verifizierten Benutzerbewertungen, strenger Moderation und einer konsistenten Forschungsmethodik, die von einem Team von Analysten und Datenexperten gepflegt wird. Jedes Produkt wird nach denselben transparenten Kriterien gemessen, ohne bezahlte Platzierung oder Einflussnahme durch Anbieter. Während Bewertungen reale Benutzererfahrungen widerspiegeln, die subjektiv sein können, bieten sie wertvolle Einblicke, wie Software in den Händen von Fachleuten funktioniert. Zusammen bilden diese Eingaben den G2 Score, eine standardisierte Methode, um Tools innerhalb jeder Kategorie zu vergleichen. ## Which Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen Is Best for Your Use Case? - **Führer:** [Gemini Enterprise Agent Platform](https://www.g2.com/de/products/gemini-enterprise-agent-platform/reviews) - **Höchste Leistung:** [Saturn Cloud](https://www.g2.com/de/products/saturn-cloud-saturn-cloud/reviews) - **Am einfachsten zu bedienen:** [Databricks](https://www.g2.com/de/products/databricks/reviews) - **Top-Trending:** [Hex](https://www.g2.com/de/products/hex-tech-hex/reviews) - **Beste kostenlose Software:** [Databricks](https://www.g2.com/de/products/databricks/reviews) --- **Sponsored** ### Progress Agentic RAG Progress Agentic RAG ist eine speziell entwickelte SaaS-Lösung, die es Unternehmen ermöglicht, Dokumente, Dateien, Videos und Audiodateien automatisch mit einer modularen, durchgängigen Retrieval-Augmented-Generation (RAG)-Pipeline zu indexieren, die unstrukturierte Daten in überprüfbare, kontextbewusste Antworten verwandelt und so erfolgreichere KI-Initiativen vorantreibt. Durch die Einbettung von Retrieval, Validierung und Automatisierung in bestehende Workflows verwandelt es Gen AI von einem eigenständigen Experiment in ein vertrauenswürdiges, integriertes System für echte Produktivität und ROI. Modulare RAG-Pipeline - Ermöglicht schnelle, flexible KI-Bereitstellungen ohne technischen Aufwand - Vollständig integriertes No-/Low-Code-Design - Fähigkeiten zur Aufnahme, Abfrage und Generierung Erweiterte Retrieval-Strategien Über 30 Retrieval-Strategien liefern präzise, kontextreiche Antworten mit nachvollziehbaren Quellen, darunter: - Semantische Suche - Exakte Übereinstimmung - Nachbarabsatz - Wissensgraph-Sprünge Semantische Chunking & Intelligente Segmentierung - Verbessert die Antwortqualität, indem es die Bedeutung bewahrt und Rauschen reduziert - Zerlegt Inhalte in semantisch kohärente Einheiten (z. B. Absätze, Sätze, Videosegmente), um die Kontextintegrität zu wahren und die Abfragegenauigkeit zu erhöhen Quellennachverfolgbarkeit & Zitationen - Baut Vertrauen in KI-Antworten auf und unterstützt die Einhaltung von Vorschriften, indem gezeigt wird, woher die Antworten stammen - Eingeschlossene Metadaten und direkte Zitation ermöglichen es den Nutzern, die Herkunft der Antworten zu überprüfen und Audit-Anforderungen zu erfüllen LLM-agnostische Architektur - Bietet Flexibilität und Kostenkontrolle über KI-Modelle hinweg - Kein Bedarf an Neutraining oder Neuindexierung für jedes Modell - Auswahl von Modellen basierend auf Leistung, Datenschutz oder Budget [Website besuchen](https://www.g2.com/de/external_clickthroughs/record?secure%5Bad_program%5D=ppc&secure%5Bad_slot%5D=category_product_list&secure%5Bcategory_id%5D=692&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=1009692&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=neighbor_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=1006880&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=1616704&secure%5Bresource_id%5D=692&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Fde%2Fcategories%2Fdata-science-and-machine-learning-platforms%3Fpage%3D9&secure%5Btoken%5D=243221028ab8f791c7b13d3332101e2c4002b516ec16d12e1da0df8031c57fad&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.progress.com%2Fagentic-rag%2Fuse-cases%2Fgenerative-search&secure%5Burl_type%5D=custom_url) --- ## What Are the Top-Rated Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen Products in 2026? ### 1. [Nautex AI](https://www.g2.com/de/products/nautex-ai/reviews) Nautex AI ist eine fortschrittliche künstliche Intelligenz-Plattform, die entwickelt wurde, um Datenanalyseprozesse für Unternehmen in verschiedenen Branchen zu optimieren und zu verbessern. Durch den Einsatz modernster maschineller Lernalgorithmen ermöglicht Nautex AI Organisationen, wertvolle Erkenntnisse aus komplexen Datensätzen zu gewinnen, was fundierte Entscheidungsfindung und strategische Planung erleichtert. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Automatisierte Datenverarbeitung: Nautex AI automatisiert die Aufnahme, Bereinigung und Transformation von Rohdaten, reduziert den manuellen Aufwand und minimiert Fehler. - Prädiktive Analytik: Die Plattform verwendet ausgeklügelte prädiktive Modelle, um Trends und Ergebnisse vorherzusagen, was proaktive Geschäftsstrategien unterstützt. - Anpassbare Dashboards: Benutzer können intuitive Dashboards erstellen, die auf ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnitten sind und eine Echtzeitvisualisierung von Schlüsselmetriken und Leistungsindikatoren bieten. - Skalierbarkeit: Nautex AI ist darauf ausgelegt, große Datenmengen zu verarbeiten und eine konsistente Leistung zu gewährleisten, während die Geschäftsdaten wachsen. - Integrationsfähigkeiten: Die Plattform integriert sich nahtlos in bestehende Geschäftssysteme und Datenquellen und fördert ein einheitliches Datenökosystem. Primärer Wert und bereitgestellte Lösungen: Nautex AI adressiert die Herausforderung, große Datenmengen zu verwalten und zu interpretieren, indem es eine umfassende Lösung bietet, die die Datenanalyse automatisiert und vereinfacht. Dies befähigt Unternehmen, verborgene Muster zu entdecken, Abläufe zu optimieren und Innovationen voranzutreiben. Durch die Reduzierung der für die Datenverarbeitung erforderlichen Zeit und Ressourcen ermöglicht Nautex AI Organisationen, sich auf strategische Initiativen zu konzentrieren und sich in ihren jeweiligen Märkten einen Wettbewerbsvorteil zu sichern. **Who Is the Company Behind Nautex AI?** - **Verkäufer:** [Nautex AI](https://www.g2.com/de/sellers/nautex-ai) - **Gründungsjahr:** 2025 - **Hauptsitz:** N/A - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/nautex (18 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 2. [Needl](https://www.g2.com/de/products/needl-needl/reviews) Needl ist eine umfassende Datenintegrations- und Analyseplattform, die den Prozess der Verbindung, Analyse und Visualisierung von Daten aus mehreren Quellen optimiert. Sie befähigt Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen, indem sie eine einheitliche Sicht auf ihre Datenlandschaft bietet. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Datenintegration: Nahtlose Verbindung zu einer Vielzahl von Datenquellen, einschließlich Datenbanken, Cloud-Diensten und APIs, um sicherzustellen, dass alle Ihre Daten an einem Ort zugänglich sind. - Datentransformation: Nutzen Sie leistungsstarke Werkzeuge, um Daten zu bereinigen, zu transformieren und für die Analyse vorzubereiten, wodurch die Datenqualität und Konsistenz verbessert werden. - Erweiterte Analysen: Nutzen Sie integrierte Analysefunktionen, um komplexe Abfragen durchzuführen, Erkenntnisse zu gewinnen und Trends in Ihren Daten aufzudecken. - Anpassbare Dashboards: Erstellen Sie interaktive und anpassbare Dashboards, um Daten in Echtzeit zu visualisieren und so das Verständnis und die Kommunikation von Erkenntnissen zu erleichtern. - Kollaborationstools: Teilen Sie Erkenntnisse und arbeiten Sie mit Teammitgliedern über integrierte Sharing- und Kommentarfunktionen zusammen, um eine datengesteuerte Kultur zu fördern. Primärer Wert und Benutzerlösungen: Needl adressiert die Herausforderung disparater Datenquellen, indem es eine einheitliche Plattform für Datenintegration und -analyse bietet. Es ermöglicht Organisationen, Datensilos abzubauen, die Datenqualität zu verbessern und Entscheidungsprozesse zu beschleunigen. Durch das Angebot intuitiver Werkzeuge für die Datentransformation und -visualisierung befähigt Needl Benutzer, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, die betriebliche Effizienz zu steigern und das Unternehmenswachstum voranzutreiben. **Who Is the Company Behind Needl?** - **Verkäufer:** [Needl](https://www.g2.com/de/sellers/needl) - **Hauptsitz:** Seattle, Washington, United States - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/aureliansystem (12 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 3. [Neferdata](https://www.g2.com/de/products/neferdata/reviews) Neferdata ist eine umfassende Datenmanagement-Plattform, die darauf ausgelegt ist, die Sammlung, Analyse und Visualisierung komplexer Datensätze zu optimieren. Sie bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche, die es Organisationen ermöglicht, ihre Daten-Workflows effizient zu verwalten und dabei Genauigkeit und Konsistenz über verschiedene Datenquellen hinweg sicherzustellen. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Datenintegration: Verbindet sich nahtlos mit mehreren Datenquellen und ermöglicht ein einheitliches Datenmanagement. - Erweiterte Analysen: Bietet leistungsstarke Werkzeuge für eine tiefgehende Datenanalyse, die fundierte Entscheidungsfindung erleichtert. - Anpassbare Dashboards: Ermöglicht die Erstellung maßgeschneiderter Dashboards für die Echtzeit-Datenvisualisierung. - Kollaborationstools: Unterstützt die Zusammenarbeit im Team mit gemeinsamen Zugriffs- und Versionskontrollfunktionen. - Sicherheitsmaßnahmen: Implementiert robuste Sicherheitsprotokolle zum Schutz sensibler Informationen. Primärer Wert und Benutzerlösungen: Neferdata adressiert die Herausforderungen bei der Verwaltung großer und vielfältiger Datensätze, indem es eine integrierte Plattform bietet, die Datenprozesse vereinfacht. Es befähigt Benutzer, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, die betriebliche Effizienz zu steigern und die Datenintegrität zu wahren, was letztendlich zu besseren Geschäftsergebnissen führt. **Who Is the Company Behind Neferdata?** - **Verkäufer:** [Neferdata](https://www.g2.com/de/sellers/neferdata) - **Hauptsitz:** Ann Arbor, US - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/neferdata/ (3 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 4. [NegosAI](https://www.g2.com/de/products/negosai/reviews) NegosAI ist eine fortschrittliche künstliche Intelligenz-Plattform, die den Verhandlungsprozess revolutionieren soll, indem sie datengestützte Einblicke und strategische Empfehlungen bietet. Durch den Einsatz modernster maschineller Lernalgorithmen analysiert NegosAI historische Verhandlungsdaten, identifiziert Muster und sagt Ergebnisse voraus, um den Nutzern umsetzbare Informationen zu liefern. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Datenanalyse: Verarbeitet große Mengen an Verhandlungsdaten, um Trends und Einblicke zu entdecken. - Prädiktive Modellierung: Nutzt maschinelles Lernen, um Verhandlungsergebnisse vorherzusagen und optimale Strategien vorzuschlagen. - Echtzeit-Empfehlungen: Bietet sofortige, kontextspezifische Ratschläge während der Verhandlungen. - Anpassbare Dashboards: Bietet benutzerfreundliche Schnittstellen zur Überwachung und Verwaltung von Verhandlungsmetriken. - Integrationsfähigkeiten: Integriert sich nahtlos in bestehende CRM- und Kommunikationstools. Primärer Wert und Benutzerlösungen: NegosAI adressiert die Komplexität von Verhandlungen, indem es den Nutzern KI-gesteuerte Einblicke bietet, die Entscheidungsfindung verbessert und die Wahrscheinlichkeit günstiger Ergebnisse erhöht. Durch die Automatisierung der Datenanalyse und das Anbieten strategischer Leitlinien reduziert es die für die Vorbereitung erforderliche Zeit und Mühe, sodass sich die Nutzer auf den Beziehungsaufbau und das Erreichen ihrer Verhandlungsziele konzentrieren können. **Who Is the Company Behind NegosAI?** - **Verkäufer:** [NegosAI](https://www.g2.com/de/sellers/negosai) - **Hauptsitz:** N/A - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 5. [NeoAnalyst.ai](https://www.g2.com/de/products/neoanalyst-ai/reviews) NeoAnalyst.ai ist eine KI-gestützte Datenanalyseplattform, die entwickelt wurde, um komplexe Datensätze mit minimalem Aufwand in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln. Durch die Beseitigung der Notwendigkeit für Programmierung oder umfangreiche Kenntnisse in der Datenwissenschaft befähigt sie Geschäftsleiter und Datenanalysten, fundierte Entscheidungen schnell zu treffen. Benutzer können ihre Datensätze hochladen und mit einem einzigen Klick auf Hunderte von vorgefertigten Modellen für explorative und statistische Analysen zugreifen, um sofort kontextbezogene Einblicke und maßgeschneiderte Empfehlungen zu erhalten. Hauptmerkmale und Funktionalitäten: - Kontextbewusste Analyse: Baut automatisch Kontext um jeden Datensatz auf, ohne dass eine manuelle Datenzuordnung oder umfangreiche Benutzeranweisungen erforderlich sind. - Sofortige Analyseanfragen: Bietet 25 vorgefertigte, KI-generierte Analyseanfragen, um Benutzern den Einstieg in ihre Analyse mühelos zu ermöglichen. - Prädiktive Analytik: Ermöglicht die Vorhersage von Verkäufen, das Verständnis des Kundenverhaltens, die Analyse des Cashflows und die Erforschung von Produktpreisstrategien. - Intelligente Empfehlungen: Liefert maßgeschneiderte Empfehlungen basierend auf statistischen Analysemodellen, die bei der Entscheidungsfindung und Ideenfindung unterstützen. - Datenvisualisierung: Präsentiert Analyseergebnisse durch leicht verständliche Diagramme, die die Dateninterpretation verbessern. Primärer Wert und Benutzerlösungen: NeoAnalyst.ai adressiert die Herausforderungen, denen sich Geschäftsleiter und Datenanalysten bei der Interpretation komplexer Daten gegenübersehen, indem es eine intuitive, codefreie Plattform bietet, die sofort umsetzbare Erkenntnisse liefert. Es rationalisiert den Datenanalyseprozess, reduziert die traditionell erforderliche Zeit und Expertise und ermöglicht es den Benutzern, effizient datengetriebene Entscheidungen zu treffen. Durch das Angebot von kontextbewusster Analyse und prädiktiver Analytik hilft NeoAnalyst.ai den Benutzern, Trends aufzudecken, Strategien zu optimieren und das Geschäftswachstum voranzutreiben, ohne dass spezialisierte Kenntnisse in der Datenwissenschaft erforderlich sind. **Who Is the Company Behind NeoAnalyst.ai?** - **Verkäufer:** [Neoanalyst](https://www.g2.com/de/sellers/neoanalyst) - **Hauptsitz:** N/A - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 6. [Neoform AI](https://www.g2.com/de/products/neoform-ai/reviews) Neoform AI ist eine fortschrittliche Plattform für künstliche Intelligenz, die darauf ausgelegt ist, die Art und Weise zu revolutionieren, wie Unternehmen Datenanalyse und Entscheidungsprozesse handhaben. Durch den Einsatz modernster maschineller Lernalgorithmen ermöglicht Neoform AI Organisationen, aussagekräftige Erkenntnisse aus komplexen Datensätzen zu gewinnen, was fundierte strategische Entscheidungen und operative Effizienz erleichtert. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Datenintegration: Kombiniert nahtlos Daten aus mehreren Quellen und bietet eine einheitliche Ansicht für umfassende Analysen. - Prädiktive Analytik: Nutzt ausgeklügelte Modelle zur Vorhersage von Trends und Ergebnissen, um proaktive Entscheidungen zu unterstützen. - Automatisierte Berichterstellung: Erstellt detaillierte Berichte mit umsetzbaren Erkenntnissen, reduziert den manuellen Aufwand und erhöht die Genauigkeit. - Anpassbare Dashboards: Bietet benutzerfreundliche Schnittstellen, die auf spezifische Geschäftsanforderungen zugeschnitten werden können, um sicherzustellen, dass relevante Informationen leicht zugänglich sind. - Skalierbarkeit: Passt sich an unterschiedliche Datenmengen und Unternehmensgrößen an und gewährleistet eine konsistente Leistung, während Organisationen wachsen. Primärer Wert und bereitgestellte Lösungen: Neoform AI adressiert die Herausforderung der Datenüberflutung, indem es Rohinformationen in umsetzbare Intelligenz umwandelt. Es befähigt Unternehmen, Muster zu erkennen, zukünftige Szenarien vorherzusagen und datengetriebene Entscheidungen mit Zuversicht zu treffen. Durch die Automatisierung komplexer analytischer Aufgaben reduziert Neoform AI die für die Datenverarbeitung benötigte Zeit und Ressourcen, sodass Organisationen sich auf strategische Initiativen konzentrieren und in ihren jeweiligen Branchen einen Wettbewerbsvorteil bewahren können. **Who Is the Company Behind Neoform AI?** - **Verkäufer:** [Neoform AI](https://www.g2.com/de/sellers/neoform-ai) - **Hauptsitz:** N/A - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 7. [NeoPulse](https://www.g2.com/de/products/neopulse/reviews) Das NeoPulse-Framework ermöglicht es Organisationen, ihren gesamten KI-Workflow und ihre Infrastruktur von einem Ort aus zu verwalten. Das bedeutet, dass DevOps, Dateningenieure und ML-Ingenieure von einer Schnittstelle aus arbeiten, anstatt separate Anwendungen zu verwenden. Mit NeoPulse kann ein Dateningenieur Trainingsdatensätze zusammenstellen. Der Machine-Learning-Ingenieur kann KI-Modelle erstellen. Der DevOps-Ingenieur kann die Lösung bereitstellen und verwalten, ohne die NeoPulse-Umgebung zu verlassen. **Who Is the Company Behind NeoPulse?** - **Verkäufer:** [AI Dynamics](https://www.g2.com/de/sellers/ai-dynamics) - **Gründungsjahr:** 2015 - **Hauptsitz:** Bellevue, US - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/aidynamics/ (16 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 8. [Netagrow](https://www.g2.com/de/products/netagrow/reviews) Netagrow ist eine fortschrittliche landwirtschaftliche Managementplattform, die darauf ausgelegt ist, landwirtschaftliche Abläufe zu optimieren und die Produktivität zu steigern. Durch die Integration modernster Technologie mit benutzerfreundlichen Schnittstellen ermöglicht Netagrow Landwirten, datenbasierte Entscheidungen zu treffen, Arbeitsabläufe zu optimieren und nachhaltiges Wachstum zu erreichen. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Umfassendes Farmmanagement: Überwachen und verwalten Sie alle Aspekte der landwirtschaftlichen Abläufe, einschließlich Anbauplanung, Ressourcenzuweisung und Arbeitsmanagement. - Echtzeit-Datenanalyse: Greifen Sie auf Echtzeitdaten zu Bodenbeschaffenheit, Wetterbedingungen und Ernteleistung zu, um fundierte Entscheidungen zu treffen. - Automatisierte Berichterstattung: Erstellen Sie detaillierte Berichte über landwirtschaftliche Aktivitäten, Finanzen und Produktivitätskennzahlen, um Fortschritte zu verfolgen und Verbesserungsbereiche zu identifizieren. - Bestandsmanagement: Behalten Sie den Überblick über Geräte, Saatgut, Düngemittel und andere Ressourcen, um eine optimale Nutzung sicherzustellen und Abfall zu reduzieren. - Mobile Zugänglichkeit: Verwalten Sie landwirtschaftliche Abläufe unterwegs mit einer mobilfreundlichen Oberfläche, die Flexibilität und Komfort bietet. Primärer Wert und Lösungen: Netagrow adressiert die Herausforderungen der modernen Landwirtschaft, indem es eine zentrale Plattform bietet, die komplexe landwirtschaftliche Prozesse vereinfacht. Es ermöglicht Landwirten, die Effizienz zu steigern, Betriebskosten zu senken und Erträge durch präzise Datenanalyse und Ressourcenmanagement zu erhöhen. Durch das Angebot von Echtzeiteinblicken und automatisierten Werkzeugen unterstützt Netagrow nachhaltige landwirtschaftliche Praktiken und befähigt die Nutzer, proaktive Entscheidungen zu treffen, was letztendlich zu einer verbesserten Rentabilität und Umweltverantwortung führt. **Who Is the Company Behind Netagrow?** - **Verkäufer:** [Netagrow](https://www.g2.com/de/sellers/netagrow) - **Gründungsjahr:** 2021 - **Hauptsitz:** Lusaka, ZM - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/netagrow-technologies/ (3 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 9. [NetBase](https://www.g2.com/de/products/quid-netbase/reviews) NetBase ist eine umfassende Plattform für Verbraucher- und Marktintelligenz, die darauf ausgelegt ist, Unternehmen dabei zu helfen, den Umsatz zu steigern, Bestände zu reduzieren und die Gesundheit der Unternehmensmarke zu schützen. Im Gegensatz zu traditionellen SaaS-Anbietern arbeitet NetBase mit Kunden zusammen, um klare, umsetzbare Ergebnisse zu liefern und sicherzustellen, dass sie ihre gewünschten Ergebnisse ohne die Komplexität der alleinigen Navigation durch teure Software erreichen. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Datenmodellierung: Nutzt soziale, Markt-, Such- und Kundendatenmodelle, um tiefe Einblicke in das Verbraucherverhalten und Markttrends zu bieten. - Erkenntnisgenerierung: Wandelt komplexe Daten in umsetzbare Erkenntnisse um, die es Unternehmen ermöglichen, fundierte Entscheidungen zu treffen. - Ergebnisorientierter Ansatz: Betont die Lieferung greifbarer Geschäftsergebnisse, wie z. B. gesteigerte Umsätze und verbesserte Markenstärke, durch eine kollaborative Partnerschaft mit Kunden. Primärer Wert und bereitgestellte Lösungen: NetBase adressiert die Herausforderungen, denen sich Unternehmen bei der Interpretation großer Datenmengen gegenübersehen, indem es eine Plattform bietet, die nicht nur Informationen analysiert, sondern sie auch in klare, umsetzbare Strategien übersetzt. Dieser Ansatz hilft Unternehmen, ihre Verkaufsleistung zu verbessern, das Bestandsmanagement zu optimieren und ihren Markenruf zu schützen, während der Prozess der Wertschöpfung aus komplexen Datensätzen vereinfacht wird. **Who Is the Company Behind NetBase?** - **Verkäufer:** [Quid](https://www.g2.com/de/sellers/quid-9c099a09-0d38-4b46-9998-9af905581008) - **Gründungsjahr:** 2004 - **Hauptsitz:** 1111 6th Ave., STE 550 PMB: 164175 San Diego, CA 92101 - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/57753/ (268 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 10. [Neurale](https://www.g2.com/de/products/neurale/reviews) Neurale ist ein innovatives Unternehmen, das sich auf die Entwicklung von Lösungen für künstliche Intelligenz spezialisiert hat, um komplexe geschäftliche Herausforderungen zu bewältigen. Durch die Integration modernster maschineller Lern- und KI-Technologien verwandelt Neurale Daten in umsetzbare Erkenntnisse, die es Unternehmen ermöglichen, Veränderungen und Innovationen voranzutreiben. Ihr Ansatz kombiniert menschliche Intuition mit maschineller Präzision, was zu erweiterten Intelligenzsystemen führt, die Entscheidungsprozesse verbessern. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Datenintegration und Modellierung: Die Plattformen von Neurale integrieren effizient Daten aus mehreren Quellen und schaffen kohärente, menschenzentrierte Modelle, die eine umfassende Analyse ermöglichen. - Prädiktive Analytik: Durch den Einsatz fortschrittlicher KI-Algorithmen bietet Neurale prädiktive Einblicke, die Unternehmen helfen, Trends vorherzusehen und fundierte Entscheidungen zu treffen. - Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): Ihre Lösungen beinhalten ausgeklügelte NLP-Fähigkeiten, die es ermöglichen, wertvolle Informationen aus umfangreichen textbasierten Daten zu extrahieren, die Suchrelevanz zu verbessern und den Kundensupport zu automatisieren. - Intelligente Automatisierung: Neurale optimiert komplexe Arbeitsabläufe durch KI-gestützte Automatisierung, die kontinuierlich arbeitet und sich an die sich entwickelnden Geschäftsanforderungen anpasst. Primärer Wert und Lösungen: Neurale befähigt Organisationen, von reaktiven zu proaktiven Strategien überzugehen, indem sie das volle Potenzial ihrer Daten ausschöpfen. Ihre KI-Lösungen verbessern die betriebliche Effizienz, bieten tiefe Einblicke und fördern Innovationen, wodurch Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil in der digitalen Landschaft erhalten. Durch die Kombination menschlicher Expertise mit maschineller Intelligenz stellt Neurale sicher, dass Unternehmen die richtigen Entscheidungen schnell und effektiv treffen. **Who Is the Company Behind Neurale?** - **Verkäufer:** [Neurale](https://www.g2.com/de/sellers/neurale) - **Hauptsitz:** Rome, IT - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/iam-neurale (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 11. [Neuralhub](https://www.g2.com/de/products/neuralhub/reviews) Neuralhub ist eine innovative Plattform, die darauf ausgelegt ist, die Entwicklung und das Experimentieren mit tiefen neuronalen Netzwerken zu vereinfachen. Sie dient als umfassender Spielplatz für KI-Enthusiasten, Forscher und Ingenieure und bietet Werkzeuge und Ressourcen, um im Bereich der künstlichen Intelligenz zu kreieren, zu experimentieren und zu innovieren. Durch die Konsolidierung verschiedener Werkzeuge, Forschungen und Modelle in einer einzigen kollaborativen Umgebung zielt Neuralhub darauf ab, KI-Forschung, Lernen und Entwicklung zugänglicher und effizienter zu machen. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Konstruktion neuronaler Netzwerke: Benutzer können neuronale Netzwerke von Grund auf neu erstellen oder eine Bibliothek mit gängigen Netzkomponenten, Schichten, Architekturen, neuer Forschung und vortrainierten Modellen nutzen, um einzigartige Lösungen zu experimentieren und zu entwickeln. - Kollaborative Umgebung: Die Plattform fördert eine Gemeinschaft, in der Benutzer ihre Arbeit teilen, an Projekten zusammenarbeiten und zum kollektiven Fortschritt der KI-Forschung und -Entwicklung beitragen können. - Umfassende Ressourcen: Neuralhub integriert Werkzeuge, Forschung und Modelle in einen einheitlichen Raum, rationalisiert den Deep-Learning-Prozess und reduziert die Komplexität, die mit der Verwaltung mehrerer Ressourcen verbunden ist. Primärer Wert und Benutzerlösungen: Neuralhub adressiert die Herausforderungen, mit der kontinuierlichen Forschung und Entwicklung im KI-Bereich Schritt zu halten, insbesondere für Neulinge, die lernen und experimentieren möchten. Durch die Bereitstellung einer einheitlichen Plattform, die alle notwendigen Werkzeuge und Ressourcen kombiniert, vereinfacht sie den Deep-Learning-Prozess und macht KI-Forschung und -Entwicklung zugänglicher. Diese kollaborative Umgebung beschleunigt nicht nur Innovationen, sondern demokratisiert auch den Zugang zu fortschrittlichen KI-Technologien, sodass Benutzer sich auf Kreativität und Problemlösung konzentrieren können, anstatt auf die Feinheiten der Werkzeugintegration. **Who Is the Company Behind Neuralhub?** - **Verkäufer:** [Neuralhub](https://www.g2.com/de/sellers/neuralhub) - **Hauptsitz:** N/A - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 12. [Neuralwave](https://www.g2.com/de/products/neuralwave/reviews) Neuralwave ist eine fortschrittliche, KI-gesteuerte Plattform, die darauf ausgelegt ist, die Art und Weise zu revolutionieren, wie Unternehmen komplexe Daten analysieren und interpretieren. Durch den Einsatz modernster maschineller Lernalgorithmen ermöglicht Neuralwave Organisationen, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, Abläufe zu optimieren und fundierte Entscheidungsprozesse zu fördern. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Datenintegration: Verbindet sich nahtlos mit verschiedenen Datenquellen und sorgt für eine umfassende Datenaggregation. - Fortgeschrittene Analytik: Nutzt ausgeklügelte Algorithmen, um prädiktive Analysen und Trendanalysen durchzuführen. - Anpassbare Dashboards: Bietet intuitive Dashboards, die auf spezifische Geschäftsanforderungen zugeschnitten werden können. - Echtzeitverarbeitung: Bietet sofortige Datenverarbeitungsfähigkeiten für zeitnahe Einblicke. - Skalierbarkeit: Entwickelt, um große Datensätze zu verarbeiten und das Unternehmenswachstum sowie das erhöhte Datenvolumen zu bewältigen. Primärer Wert und Lösungen: Neuralwave begegnet der Herausforderung der Datenüberflutung, indem es Rohdaten in bedeutungsvolle Informationen umwandelt. Es befähigt Benutzer, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, verbessert die betriebliche Effizienz und fördert Innovationen, indem es Muster und Chancen identifiziert, die sonst unbemerkt bleiben könnten. Durch die Automatisierung komplexer analytischer Aufgaben reduziert Neuralwave die für die Datenanalyse erforderliche Zeit und Ressourcen, sodass Unternehmen sich auf strategische Initiativen konzentrieren und in ihren jeweiligen Branchen einen Wettbewerbsvorteil bewahren können. **Who Is the Company Behind Neuralwave?** - **Verkäufer:** [Neural wave](https://www.g2.com/de/sellers/neural-wave) - **Gründungsjahr:** 2023 - **Hauptsitz:** Atlanta, US - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/neural-wave-ai/ (2 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 13. [NeuraPrep](https://www.g2.com/de/products/neuraprep/reviews) NeuraPrep ist eine interaktive Plattform, die darauf ausgelegt ist, Kandidaten bei der Vorbereitung auf technische Interviews im Bereich KI und Data Science zu unterstützen. Da KI-Engineering-Interviews eine tiefgehende Kenntnis der Prinzipien von Data Science und maschinellem Lernen betonen, bietet NeuraPrep ein dynamisches, simuliertes Interviewerlebnis, um konzeptionelles Wissen und praktische Fähigkeiten zu verbessern. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Umfangreiche Fragenbibliothek: Greifen Sie auf über 400 sorgfältig kuratierte Interviewfragen zu, die verschiedene KI-Teilbereiche abdecken, einschließlich maschinelles Lernen, Data Science, Statistik und mehr. - KI-Coding-Herausforderungen: Beschäftigen Sie sich mit Coding-Fragen, die reale KI-Probleme widerspiegeln, und nutzen Sie aktuelle Frameworks und Praktiken, um praktische Fähigkeiten zu entwickeln. - ML-Systemdesign-Szenarien: Bewerten Sie Ihre Fähigkeit, groß angelegte maschinelle Lernsysteme zu entwerfen, mit einem Fokus auf spezialisiertes Wissen in Softwarearchitektur und Systemdesign. - Interaktive Quizze: Testen Sie Ihr Verständnis von KI-Konzepten durch sorgfältig gestaltete Quizze, die nach Schwierigkeitsgrad und spezifischen Teilbereichen angepasst sind. - Simulierte Interviews: Erleben Sie Live-Interview-Simulationen mit dynamischem Feedback, die die technischen Diskussionen in typischen KI-Engineering-Interviews nachbilden. Primärer Wert und gelöstes Problem: NeuraPrep adressiert die einzigartigen Herausforderungen von technischen KI-Interviews, indem es ein interaktives und umfassendes Vorbereitungstool bereitstellt. Durch die Simulation realer Interviewszenarien und das Angebot maßgeschneiderten Feedbacks hilft es den Nutzern, ihre Schwächen zu identifizieren und zu verbessern, sodass sie gut vorbereitet sind, sowohl theoretisches Wissen als auch praktische Fähigkeiten in den Bereichen KI und Data Science zu demonstrieren. **Who Is the Company Behind NeuraPrep?** - **Verkäufer:** [NeuraPrep](https://www.g2.com/de/sellers/neuraprep) - **Hauptsitz:** N/A - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/neuraprep (2 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 14. [Nexco Analytics](https://www.g2.com/de/products/nexco-analytics/reviews) Nexco Analytics ist ein in der Schweiz ansässiges Unternehmen, das sich auf künstliche Intelligenz (KI), Bioinformatik und Datenanalysedienste spezialisiert hat, die auf den Lebenswissenschaftssektor zugeschnitten sind, einschließlich Akademie, Pharma- und Biotech-Industrien. Ihre Expertise liegt in der Analyse komplexer genomischer Daten, insbesondere mit Fokus auf das "dunkle Genom"—die 60% des Genoms, die oft übersehen werden—um versteckte Biomarker, neue Mechanismen und therapeutische Ziele aufzudecken. Hauptmerkmale und Funktionalität: - TEnex Pipelines: Optimierte, peer-reviewte Pipelines, die entwickelt wurden, um das dunkle Genom zu analysieren und das ungenutzte Biomarker-Potenzial zu entdecken. - ONex Plattform: Eine Online-Plattform, die standardisierte bioinformatische Analysen vereinfacht und es den Nutzern ermöglicht, Sequenzierungsdaten innerhalb von Stunden zu einem niedrigen Preis zu verarbeiten. - Maßgeschneiderte Datenanalysepläne: Individuelle Lösungen, die spezifische Forschungsbedürfnisse erfüllen und eine präzise und effiziente Dateninterpretation gewährleisten. - Teamverstärkung: Bereitstellung von Expertenpersonal zur Verstärkung bestehender Forschungsteams, das spezialisiertes Wissen in der Next-Generation-Sequenzierung (NGS) und Bioinformatik mitbringt. - Maßgeschneiderte KI-Lösungen: Entwicklung von individuell angepassten, KI-gesteuerten Werkzeugen zur Bewältigung einzigartiger Herausforderungen in der Datenanalyse der Lebenswissenschaften. Primärer Wert und bereitgestellte Lösungen: Nexco Analytics befähigt Forscher und Fachleute der Industrie, indem es komplexe genomische Daten in umsetzbare Erkenntnisse verwandelt. Ihre Dienstleistungen erleichtern die Entdeckung neuer Biomarker und therapeutischer Ziele, beschleunigen wissenschaftliche Fortschritte und verbessern die Effizienz von Forschungsprozessen. Durch das Angebot skalierbarer, kosteneffizienter und zeiteffizienter Lösungen adressiert Nexco Analytics die Herausforderungen von Big Data in den Lebenswissenschaften und ermöglicht es den Kunden, bahnbrechende Entdeckungen und Erfolge in ihren jeweiligen Bereichen zu erzielen. **Who Is the Company Behind Nexco Analytics?** - **Verkäufer:** [Nexco Analytics](https://www.g2.com/de/sellers/nexco-analytics) - **Gründungsjahr:** 2021 - **Hauptsitz:** Epalinges, CH - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/nexco-analytics (4 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 15. [Nexscient](https://www.g2.com/de/products/nexscient/reviews) Nexscient ist eine fortschrittliche, KI-gesteuerte Plattform, die Unternehmen mit intelligenter Datenanalyse und Entscheidungsfindungskapazitäten ausstattet. Durch den Einsatz modernster maschineller Lernalgorithmen verwandelt Nexscient komplexe Datensätze in umsetzbare Erkenntnisse, die es Organisationen ermöglichen, ihre Abläufe zu optimieren, Kundenerfahrungen zu verbessern und Innovationen voranzutreiben. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Datenintegration: Aggregiert nahtlos Daten aus verschiedenen Quellen und sorgt für einen umfassenden Überblick über Geschäftsmessgrößen. - Prädiktive Analytik: Nutzt ausgeklügelte Modelle, um Trends und Ergebnisse vorherzusagen und unterstützt die proaktive Strategieentwicklung. - Anpassbare Dashboards: Bietet intuitive Schnittstellen, die an die Anzeige relevanter KPIs und Analysen angepasst werden können. - Automatisierte Berichterstellung: Erstellt detaillierte Berichte mit minimalem manuellem Eingriff, spart Zeit und reduziert Fehler. - Skalierbarkeit: Passt sich an unterschiedliche Datenvolumen und Unternehmensgrößen an und sorgt für gleichbleibende Leistung, während Organisationen wachsen. Primärer Wert und bereitgestellte Lösungen: Nexscient begegnet der Herausforderung der Datenüberflutung, indem es komplexe Informationen in klare, umsetzbare Erkenntnisse vereinfacht. Es befähigt Benutzer, fundierte Entscheidungen schnell zu treffen, was die betriebliche Effizienz und den Wettbewerbsvorteil verbessert. Durch die Automatisierung routinemäßiger analytischer Aufgaben gibt Nexscient wertvolle Ressourcen frei, sodass Teams sich auf strategische Initiativen und Innovationen konzentrieren können. **Who Is the Company Behind Nexscient?** - **Verkäufer:** [Nexscient](https://www.g2.com/de/sellers/nexscient) - **Gründungsjahr:** 2023 - **Hauptsitz:** Los Angeles, US - **LinkedIn®-Seite:** https://linkedin.com/company/nexscient (2 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 16. [Nexting Labs](https://www.g2.com/de/products/nexting-labs/reviews) Nexting Labs ist ein Technologieunternehmen, das sich auf innovative Lösungen spezialisiert hat, die Geschäftsabläufe und Kundenbindung verbessern. Ihr Angebot umfasst fortschrittliche Softwareentwicklung, Datenanalyse und Dienstleistungen im Bereich künstliche Intelligenz, die auf die einzigartigen Bedürfnisse verschiedener Branchen zugeschnitten sind. Durch den Einsatz modernster Technologien befähigt Nexting Labs Organisationen, Prozesse zu optimieren, datenbasierte Entscheidungen zu treffen und außergewöhnliche Benutzererfahrungen zu bieten. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Maßgeschneiderte Softwareentwicklung: Entwurf und Implementierung von individuellen Softwarelösungen, die den spezifischen Geschäftsanforderungen entsprechen. - Datenanalyse: Umfassende Analyse und Visualisierung von Daten, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. - Integration von künstlicher Intelligenz: Einsatz von KI-Modellen zur Automatisierung von Aufgaben und Verbesserung von Entscheidungsprozessen. - Benutzererfahrungsdesign: Erstellung von intuitiven und ansprechenden Schnittstellen zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit. - Cloud-Lösungen: Bereitstellung skalierbarer und sicherer Cloud-basierter Dienste für effizientes Datenmanagement. Primärer Wert und bereitgestellte Lösungen: Nexting Labs adressiert die Herausforderungen, denen Unternehmen bei der Anpassung an sich schnell entwickelnde technologische Landschaften gegenüberstehen. Durch das Angebot maßgeschneiderter Lösungen ermöglichen sie es Unternehmen, Abläufe zu straffen, die Kraft der Daten zu nutzen und in ihren jeweiligen Märkten wettbewerbsfähig zu bleiben. Ihre Expertise in KI und Datenanalyse ermöglicht es Kunden, Markttrends vorherzusehen, Kundeninteraktionen zu personalisieren und Wachstum durch fundierte Strategien voranzutreiben. **Who Is the Company Behind Nexting Labs?** - **Verkäufer:** [Nexting Labs](https://www.g2.com/de/sellers/nexting-labs) - **Gründungsjahr:** 2023 - **Hauptsitz:** San Francisco, US - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/nextinglabs (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 17. [Nexus](https://www.g2.com/de/products/nexus-2025-11-28/reviews) Nexus ist eine fortschrittliche künstliche Intelligenz-Plattform, die entwickelt wurde, um Geschäftsabläufe durch intelligente Automatisierung und datengesteuerte Einblicke zu optimieren und zu verbessern. Durch nahtlose Integration mit bestehenden Systemen befähigt Nexus Organisationen, Arbeitsabläufe zu optimieren, Entscheidungsfindung zu verbessern und Innovationen voranzutreiben. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Intelligente Automatisierung: Automatisiert sich wiederholende Aufgaben, reduziert manuellen Aufwand und erhöht die betriebliche Effizienz. - Datenanalyse: Bietet umfassende Analysen, um wertvolle Einblicke zu gewinnen und strategische Entscheidungen zu informieren. - Nahtlose Integration: Lässt sich leicht in bestehende Software und Systeme integrieren und sorgt für einen reibungslosen Implementierungsprozess. - Skalierbarkeit: Passt sich den wachsenden Bedürfnissen von Unternehmen an und unterstützt Skalierbarkeit und Flexibilität. - Benutzerfreundliche Oberfläche: Bietet eine intuitive Benutzeroberfläche, die die Benutzerinteraktion vereinfacht und die Produktivität steigert. Primärer Wert und Lösungen: Nexus adressiert die Herausforderungen von Ineffizienz und Datenüberlastung, indem es Routineprozesse automatisiert und umsetzbare Einblicke bietet. Dies führt zu erhöhter Produktivität, Kosteneinsparungen und einem Wettbewerbsvorteil auf dem Markt. Durch die Nutzung von Nexus können sich Unternehmen auf strategische Initiativen und Innovationen konzentrieren, was Wachstum und Erfolg vorantreibt. **Who Is the Company Behind Nexus?** - **Verkäufer:** [Nexus](https://www.g2.com/de/sellers/nexus-96c94686-2ce1-45cc-9146-92b0db590ae5) - **Hauptsitz:** N/A - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 18. [Norra](https://www.g2.com/de/products/norra/reviews) Norra ist eine umfassende Plattform, die darauf ausgelegt ist, das Management von digitalen Assets und Workflows für Unternehmen zu optimieren und zu verbessern. Sie bietet eine Reihe von Tools, die eine effiziente Zusammenarbeit, sichere Speicherung und nahtlose Integration mit bestehenden Systemen ermöglichen, sodass Organisationen ihre Abläufe optimieren und die Produktivität steigern können. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Digital Asset Management: Zentralisierte Speicherung und Organisation digitaler Assets, die einen einfachen Zugriff und Abruf gewährleisten. - Kollaborative Werkzeuge: Funktionen, die die Zusammenarbeit im Team unterstützen, einschließlich gemeinsamer Arbeitsbereiche und Echtzeit-Bearbeitungsmöglichkeiten. - Integrationsfähigkeiten: Nahtlose Integration mit bestehenden Geschäftssystemen und Drittanbieteranwendungen, um die Kontinuität der Workflows zu gewährleisten. - Sicherheitsmaßnahmen: Robuste Sicherheitsprotokolle zum Schutz sensibler Daten und zur Einhaltung von Industriestandards. - Analytik und Berichterstattung: Tools zur Überwachung der Nutzung, Verfolgung der Leistung und Erstellung aufschlussreicher Berichte für fundierte Entscheidungen. Primärer Wert und Benutzerlösungen: Norra adressiert die Herausforderungen, denen sich Unternehmen bei der Verwaltung digitaler Assets und Workflows gegenübersehen, indem es eine einheitliche Plattform bietet, die Effizienz, Zusammenarbeit und Sicherheit verbessert. Durch die Zentralisierung von Ressourcen und die Straffung von Prozessen hilft Norra Organisationen, betriebliche Engpässe zu reduzieren, die Teamproduktivität zu verbessern und die Datenintegrität zu wahren, was letztendlich zum Gesamterfolg des Unternehmens beiträgt. **Who Is the Company Behind Norra?** - **Verkäufer:** [Norra](https://www.g2.com/de/sellers/norra) - **Hauptsitz:** New York, US - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/norra-io (471 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 19. [Notus](https://www.g2.com/de/products/notus-notus/reviews) Notus ist eine KI-gestützte Plattform, die darauf ausgelegt ist, Kundenintelligenz zu vereinheitlichen und zu verbessern, indem sie verschiedene Datenquellen in ein kohärentes, umsetzbares Framework integriert. Durch die Erstellung einer umfassenden "Customer DNA" ermöglicht Notus Unternehmen, tiefere Einblicke in das Kundenverhalten, die Vorlieben und externe Einflüsse zu gewinnen, was fundiertere Entscheidungen und strategische Planungen erleichtert. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Customer DNA Engine: Synthetisiert Daten aus verschiedenen Berührungspunkten, einschließlich CRM-Systemen, Verkaufsplattformen und Webanalysen, um eine einheitliche Vektoreinbettung zu erstellen, die das Kundenverhalten und die Vorlieben umfasst. - KI-Identitätsauflösung: Vereinheitlicht fragmentierte Kundendaten über mehrere Kanäle hinweg in genaue, konsolidierte Profile, um das Verständnis individueller Kundenreisen zu verbessern. - Makro-Signal-Integration: Integriert externe Faktoren wie Wettervorhersagen, Suchtrends und Wirtschaftsindikatoren, um kontextbewusste Einblicke zu bieten, die es Unternehmen ermöglichen, Marktveränderungen vorherzusehen und Strategien entsprechend anzupassen. - Vernetzte prädiktive Analytik: Nutzt ein Netzwerk von KI-Modellen, die voneinander lernen, um die Genauigkeit von Vorhersagen in Bezug auf den Kundenlebenszeitwert, das Abwanderungsrisiko und das Kaufverhalten zu verbessern. - DNA-basierte Segmentierung: Verwendet fortschrittliche Clustering-Techniken, um wertvolle Kundensegmente zu identifizieren und präzise Lookalike-Audiences zu erstellen, ohne dass manuelle Regelsetzungen erforderlich sind. Primärer Wert und bereitgestellte Lösungen: Notus adressiert die Herausforderungen der isolierten Datenanalyse, indem es eine ganzheitliche Sicht auf Kunden bietet, die es Unternehmen ermöglicht: - Marketingeffizienz zu verbessern: Optimieren Sie die Marketingausgaben und -botschaften, indem Sie die gesamte Kundenreise verstehen und die wahren Treiber hinter dem Kundenverhalten identifizieren. - Proaktive Entscheidungsfindung: Wechseln Sie von reaktiven zu proaktiven Strategien, indem Sie Kundenbedürfnisse und Markttrends durch integrierte, kontextbewusste Einblicke antizipieren. - Personalisierung im großen Maßstab: Bieten Sie personalisierte Erlebnisse, indem Sie detaillierte Kundenprofile und prädiktive Analysen nutzen, was zu erhöhter Kundenzufriedenheit und -loyalität führt. - Betriebseffizienz: Reduzieren Sie Infrastrukturkosten und Rechenverschwendung, indem Sie Daten innerhalb bestehender Umgebungen verarbeiten und die Notwendigkeit komplexer Datenpipelines und redundanter Speicher eliminieren. Indem Notus komplexe Daten in klare, umsetzbare Einblicke verwandelt, befähigt es Unternehmen, intelligentere, schnellere und profitablere Entscheidungen zu treffen, die auf einem umfassenden Verständnis ihrer Kunden und der externen Faktoren, die ihr Verhalten beeinflussen, basieren. **Who Is the Company Behind Notus?** - **Verkäufer:** [Notus](https://www.g2.com/de/sellers/notus) - **Hauptsitz:** N/A - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/notusai/ (2 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 20. [Nous Psyche](https://www.g2.com/de/products/nous-psyche/reviews) Nous Psyche ist ein dezentrales, kooperatives Trainingsnetzwerk für generative KI, entwickelt von Nous Research und aufgebaut auf der Solana-Blockchain. Es nutzt einen neuartigen Netzwerk-Stack namens Nous DisTrO, der die Kommunikation zwischen GPUs während des Pretrainings erheblich reduziert und so eine effiziente Koordination heterogener Hardware für das Modelltraining ermöglicht. Durch die Nutzung ungenutzter GPUs weltweit demokratisiert Psyche die Entwicklung von Superintelligenz und macht das KI-Training zugänglicher und transparenter. Psyche adressiert die Zentralisierung der KI-Entwicklung, indem es eine offene Infrastruktur bereitstellt, die Einzelpersonen und Organisationen befähigt, an der Schaffung superintelligenter Systeme teilzunehmen. Durch die Nutzung ungenutzter Rechenressourcen bietet es eine kostengünstige und skalierbare Lösung für das KI-Training, fördert Innovationen und reduziert die Abhängigkeit von großen Technologieunternehmen. Dieser Ansatz beschleunigt nicht nur die Fortschritte in der KI, sondern stellt auch sicher, dass die Vorteile der Superintelligenz einer breiteren Gemeinschaft zugänglich sind. **Who Is the Company Behind Nous Psyche?** - **Verkäufer:** [Nous Research](https://www.g2.com/de/sellers/nous-research) - **Gründungsjahr:** 2023 - **Hauptsitz:** New York, US - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/nousresearch (22 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 21. [Novaflow](https://www.g2.com/de/products/novaflow/reviews) NovaFlow ist eine KI-gestützte Bioinformatik-Analyseplattform, die entwickelt wurde, um die Datenverarbeitung für Lebenswissenschaftler zu automatisieren. Durch die Umwandlung von Rohdaten aus Experimenten in umsetzbare Ergebnisse innerhalb von Minuten ermöglicht NovaFlow Wissenschaftlern, sich mehr auf Entdeckungen und weniger auf manuelle Datenverarbeitung zu konzentrieren. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Natürliche Sprachschnittstelle: Initiieren Sie komplexe bioinformatische Analysen mit einfachen, konversationellen Eingaben, wodurch die Notwendigkeit für grafische Benutzeroberflächen, Konfigurationsdateien oder Programmierkenntnisse entfällt. - Automatisierte Pipeline-Ausführung: Wählt und führt automatisch den geeigneten Workflow aus, wie z.B. RNA-seq oder ATAC-seq, unter Verwendung reproduzierbarer, begutachteter Methoden, um Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. - Datenvisualisierung: Erstellen Sie hochwertige, exportierbare Diagramme und Abbildungen – einschließlich Vulkanplots und UMAPs – indem Sie lediglich die gewünschte Visualisierung beschreiben, was eine klarere Dateninterpretation erleichtert. Primärer Wert und gelöstes Problem: NovaFlow adressiert die zeitaufwändige und komplexe Natur der bioinformatischen Datenanalyse, indem es den gesamten Prozess automatisiert. Diese Automatisierung führt zu schnelleren, reproduzierbaren Ergebnissen, sodass Forscher in Minuten statt Wochen publikationsreife Analysen erhalten können. Durch die Reduzierung der Abhängigkeit von manuellen Workflows und externer bioinformatischer Unterstützung beschleunigt NovaFlow nicht nur die Forschungstimeline, sondern senkt auch erheblich die Kosten, was Laboren potenziell Einsparungen von Zehntausenden von Dollar jährlich ermöglicht. Letztendlich befähigt NovaFlow Wissenschaftler, mehr Zeit der experimentellen Arbeit und wissenschaftlichen Entdeckung zu widmen, was die gesamte Forschungsproduktivität steigert. **Who Is the Company Behind Novaflow?** - **Verkäufer:** [Novaflow](https://www.g2.com/de/sellers/novaflow) - **Gründungsjahr:** 2025 - **Hauptsitz:** San Francisco, US - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/novaflow-ai/ (2,342 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 22. [Novara AI](https://www.g2.com/de/products/novara-ai/reviews) KI-Anrufagent für den Außendienstverkauf **Who Is the Company Behind Novara AI?** - **Verkäufer:** [Novara](https://www.g2.com/de/sellers/novara-3dfac1de-8514-4478-8971-07bee3300def) - **Hauptsitz:** N/A - **LinkedIn®-Seite:** https://linkedin.com/company/novara-ai/ (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 23. [NuGene](https://www.g2.com/de/products/nugene/reviews) NuGene ist hotifys Cognitive Intelligence Platform, die zu Ihrer Enterprise AI Cloud werden kann und unternehmensweite, funktionsübergreifende KI-Anwendungen bereitstellt. **Who Is the Company Behind NuGene?** - **Verkäufer:** [Sonasoft](https://www.g2.com/de/sellers/sonasoft) - **Gründungsjahr:** 2003 - **Hauptsitz:** San Jose, US - **Twitter:** @Sonasoft (13,067 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/sonasoft-corporation (25 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Eigentum:** OTC: SSFT ### 24. [Numbers Game](https://www.g2.com/de/products/numbers-game/reviews) Numbers Game ist eine umfassende Fußballstatistik-Plattform, die darauf ausgelegt ist, die Analyse von Fußballdaten für Enthusiasten, Analysten und Fachleute zu vereinfachen. Sie bietet eine intuitive Benutzeroberfläche, die komplexe Fußballstatistiken auf zugängliche und benutzerfreundliche Weise präsentiert, sodass Benutzer tiefere Einblicke in Teamleistungen, Spielerkennzahlen und Spielergebnisse gewinnen können. Hauptmerkmale und Funktionen: - Benutzerfreundliche Oberfläche: Entwickelt für einfache Bedienung, sodass Benutzer Fußballstatistiken mühelos navigieren und interpretieren können. - Umfassende Datenabdeckung: Bietet umfangreiche Daten zu Teams, Spielern und Spielen, um sicherzustellen, dass Benutzer Zugang zu einer breiten Palette von Fußballstatistiken haben. - Analytische Werkzeuge: Ausgestattet mit Werkzeugen, die eine tiefgehende Analyse erleichtern und Benutzern helfen, Muster und Trends innerhalb der Daten zu erkennen. Primärer Wert und Benutzerlösungen: Numbers Game adressiert die Herausforderung, komplexe Fußballdaten zu interpretieren, indem es eine Plattform bietet, die statistische Analysen einfach und zugänglich macht. Es befähigt Benutzer, fundierte Entscheidungen zu treffen, ihr Verständnis des Spiels zu vertiefen und sich intensiver mit Fußballanalysen zu beschäftigen. **Who Is the Company Behind Numbers Game?** - **Verkäufer:** [Numbers Game](https://www.g2.com/de/sellers/numbers-game) - **Gründungsjahr:** 2021 - **Hauptsitz:** N/A - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/numbers-game-uk/ (4 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 25. [NVolume](https://www.g2.com/de/products/nvolume/reviews) NVolume ist eine fortschrittliche, KI-gesteuerte Kryptowährungshandelsplattform, die entwickelt wurde, um Handelsstrategien für Benutzer zu automatisieren und zu optimieren. Durch den Einsatz ausgeklügelter maschineller Lernalgorithmen analysiert NVolume kontinuierlich Marktdaten, um im Namen seiner Benutzer Trades auszuführen, mit dem Ziel, Gewinne zu maximieren und Risiken zu minimieren. Hauptmerkmale und Funktionalität: - KI-Algorithmen: NVolume bietet spezialisierte Handelsalgorithmen wie Sigma und Matrix, die auf unterschiedliche Risikobereitschaften und Anlageziele zugeschnitten sind. - Sicherheit: Die Plattform interagiert über API-Schlüssel mit Kryptowährungsbörsen, wodurch sichergestellt wird, dass Benutzer die volle Kontrolle über ihre Gelder behalten. NVolume sammelt oder speichert keine persönlichen Daten und priorisiert den Schutz der Privatsphäre und Sicherheit der Benutzer. - Automatisierung: Benutzer können ihre gewünschten Risikostufen und Anlagebeträge festlegen, danach übernimmt die KI automatisch alle Handelsaktivitäten. Keine vorherige Handelserfahrung ist erforderlich. - Analytik: Basierend auf sowohl akademischer als auch proprietärer Forschung im Bereich maschinelles Lernen wird die KI von NVolume kontinuierlich aktualisiert und verbessert, um sich an die sich entwickelnden Marktbedingungen anzupassen. Primärer Wert und Benutzerlösungen: NVolume adressiert die Komplexität und den Zeitaufwand des Kryptowährungshandels, indem es eine automatisierte Lösung bietet, die rund um die Uhr arbeitet. Es ermöglicht Benutzern, am Kryptomarkt teilzunehmen, ohne tiefgehende Kenntnisse oder ständige Überwachung zu benötigen. Durch das Angebot anpassbarer Risikostufen und den Einsatz fortschrittlicher KI-Strategien zielt NVolume darauf ab, konsistente Renditen zu liefern und gleichzeitig gegen Marktschwankungen abzusichern. **Who Is the Company Behind NVolume?** - **Verkäufer:** [NVolume](https://www.g2.com/de/sellers/nvolume) - **Hauptsitz:** N/A - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ## What Is Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen? [Künstliche Intelligenz Software](https://www.g2.com/de/categories/artificial-intelligence) ## What Software Categories Are Similar to Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen? - [Predictive Analytics Software](https://www.g2.com/de/categories/predictive-analytics) - [Analyseplattformen](https://www.g2.com/de/categories/analytics-platforms) - [Maschinelles Lernsoftware](https://www.g2.com/de/categories/machine-learning) - [Big-Data-Analyse-Software](https://www.g2.com/de/categories/big-data-analytics) - [MLOps-Plattformen](https://www.g2.com/de/categories/mlops-platforms) - [Generative KI-Infrastruktur-Software](https://www.g2.com/de/categories/generative-ai-infrastructure) - [Low-Code Machine-Learning-Plattformen-Software](https://www.g2.com/de/categories/low-code-machine-learning-platforms) --- ## How Do You Choose the Right Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen? ### Was Sie über Datenwissenschaft und maschinelles Lernen Plattformen wissen sollten ### Was sind Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen (DSML)-Plattformen? Die Menge an Daten, die in Unternehmen produziert wird, nimmt rapide zu. Unternehmen erkennen deren Bedeutung und nutzen diese gesammelten Daten, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Unternehmen verwandeln ihre Daten in Erkenntnisse, um Geschäftsentscheidungen zu treffen und Produktangebote zu verbessern. Mit Datenwissenschaft, zu der auch [künstliche Intelligenz (KI)](https://www.g2.com/articles/what-is-artificial-intelligence) gehört, können Benutzer große Datenmengen analysieren. Ob strukturiert oder unstrukturiert, es deckt Muster auf und macht datengetriebene Vorhersagen. Ein wesentlicher Aspekt der Datenwissenschaft ist die Entwicklung von Modellen des maschinellen Lernens. Benutzer nutzen Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Engineering-Plattformen, die den gesamten Prozess von der Datenintegration bis zum Modellmanagement erleichtern. Mit dieser einzigen Plattform arbeiten Datenwissenschaftler, Ingenieure, Entwickler und andere Geschäftsinteressierte zusammen, um sicherzustellen, dass die Daten angemessen verwaltet und auf Bedeutung untersucht werden. ### Arten von DSML-Plattformen Nicht alle Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Softwareplattformen sind gleich gestaltet. Diese Tools ermöglichen es Entwicklern und Datenwissenschaftlern, [Modelle des maschinellen Lernens](https://www.g2.com/articles/what-is-machine-learning) zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Sie unterscheiden sich jedoch in Bezug auf die unterstützten Datentypen und die Methode und Art der Bereitstellung. **Cloud** **Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen** Mit der Möglichkeit, Daten auf entfernten Servern zu speichern und einfach darauf zuzugreifen, können sich Unternehmen weniger auf den Aufbau von Infrastruktur konzentrieren und mehr auf ihre Daten, sowohl in Bezug darauf, wie man Erkenntnisse daraus gewinnt, als auch um deren Qualität sicherzustellen. Cloud-basierte DSML-Plattformen bieten ihnen die Möglichkeit, sowohl die Modelle in der Cloud zu trainieren als auch bereitzustellen. Dies hilft auch, wenn diese Modelle in verschiedene Anwendungen integriert werden, da es einen einfacheren Zugang bietet, um die bereitgestellten Modelle zu ändern und anzupassen. **On-Premises** **Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen** Cloud ist nicht immer die Antwort, da es nicht immer eine praktikable Lösung ist. Nicht alle Datenexperten haben den Luxus, in der Cloud zu arbeiten, aus verschiedenen Gründen, einschließlich Datensicherheit und Problemen im Zusammenhang mit Latenz. In Fällen wie dem Gesundheitswesen erfordern strenge Vorschriften, wie [HIPAA](https://www.g2.com/glossary/hipaa-definition), dass Daten sicher sind. Daher können On-Premises DSML-Lösungen für einige Fachleute, wie diejenigen im Gesundheitswesen und im Regierungssektor, wo die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen streng und manchmal notwendig ist, von entscheidender Bedeutung sein. **Edge** **Plattformen** Einige DSML-Tools und -Software ermöglichen das Hochfahren von Algorithmen am Rand, bestehend aus einem Mesh-Netzwerk von [Rechenzentren](https://www.g2.com/glossary/data-center-definition), die Daten lokal verarbeiten und speichern, bevor sie an ein zentrales Speicherzentrum oder die Cloud gesendet werden. [Edge Computing](https://learn.g2.com/trends/edge-computing) optimiert Cloud-Computing-Systeme, um Unterbrechungen oder Verlangsamungen beim Senden und Empfangen von Daten zu vermeiden. ### Was sind die gemeinsamen Merkmale von Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Lösungen? Die folgenden sind einige Kernmerkmale innerhalb von Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen, die Benutzern helfen können, Daten vorzubereiten und Modelle zu trainieren, zu verwalten und bereitzustellen. **Datenvorbereitung:** Datenaufnahmefunktionen ermöglichen es Benutzern, Daten aus verschiedenen internen oder externen Quellen zu integrieren und aufzunehmen, wie Unternehmensanwendungen, Datenbanken oder Internet of Things (IoT)-Geräte. Unsaubere Daten (d. h. unvollständige, ungenaue oder inkohärente Daten) sind ein No-Go für den Aufbau von Modellen des maschinellen Lernens. Schlechte KI-Trainings führen zu schlechten Modellen, die wiederum zu schlechten Vorhersagen führen, die bestenfalls nützlich und schlimmstenfalls schädlich sein können. Daher ermöglichen Datenvorbereitungsfunktionen die [Datenbereinigung](https://www.g2.com/articles/data-cleaning) und Datenanreicherung (bei der verwandte Datensätze auf Unternehmensdaten angewendet werden), um sicherzustellen, dass die Datenreise gut beginnt. **Modelltraining:** Feature Engineering transformiert Rohdaten in Merkmale, die das zugrunde liegende Problem für die prädiktiven Modelle besser darstellen. Es ist ein entscheidender Schritt beim Aufbau eines Modells und verbessert die Modellgenauigkeit bei ungesehenen Daten. Der Aufbau eines Modells erfordert das Training, indem es mit Daten gefüttert wird. Das Training eines Modells ist der Prozess der Bestimmung der richtigen Werte für alle Gewichte und den Bias aus den eingegebenen Daten. Zwei wichtige Methoden, die zu diesem Zweck verwendet werden, sind [überwachtes Lernen und unüberwachtes Lernen](https://www.g2.com/articles/supervised-vs-unsupervised-learning). Ersteres ist eine Methode, bei der der Input beschriftet ist, während letzteres mit unbeschrifteten Daten arbeitet. **Modellmanagement:** Der Prozess endet nicht, sobald das Modell veröffentlicht ist. Unternehmen müssen ihre Modelle überwachen und verwalten, um sicherzustellen, dass sie genau und aktuell bleiben. Der Modellvergleich ermöglicht es Benutzern, Modelle schnell mit einem Basiswert oder einem vorherigen Ergebnis zu vergleichen, um die Qualität des erstellten Modells zu bestimmen. Viele dieser Plattformen verfügen auch über Tools zur Verfolgung von Metriken wie Genauigkeit und Verlust. **Modellbereitstellung:** Die Bereitstellung von Modellen des maschinellen Lernens ist der Prozess, sie in Produktionsumgebungen verfügbar zu machen, wo sie Vorhersagen für andere Softwaresysteme liefern. Methoden der Bereitstellung umfassen REST-APIs, GUI für On-Demand-Analysen und mehr. ### Was sind die Vorteile der Nutzung von DSML-Engineering-Plattformen? Durch die Nutzung von Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen können Datenwissenschaftler Einblick in die gesamte Datenreise gewinnen, von der Aufnahme bis zur Inferenz. Dies hilft ihnen, besser zu verstehen, was funktioniert und was nicht, und bietet ihnen die notwendigen Werkzeuge, um Probleme zu beheben, wenn sie auftreten. Mit diesen Tools bereiten Experten ihre Daten vor und bereichern sie, nutzen Bibliotheken des maschinellen Lernens und setzen ihre Algorithmen in die Produktion um. **Teilen Sie Dateneinblicke:** Benutzer können Daten, Modelle, Dashboards oder andere verwandte Informationen mit kollaborationsbasierten Tools teilen, um Teamarbeit zu fördern und zu erleichtern. **Vereinfachen und skalieren Sie die Datenwissenschaft:** Viele Plattformen öffnen diese Tools für ein breiteres Publikum mit benutzerfreundlichen Funktionen und Drag-and-Drop-Fähigkeiten. Darüber hinaus helfen vortrainierte Modelle und sofort einsatzbereite Pipelines, die auf bestimmte Aufgaben zugeschnitten sind, den Prozess zu rationalisieren. Diese Plattformen helfen leicht, Experimente über viele Knoten hinweg zu skalieren, um verteiltes Training auf großen Datensätzen durchzuführen. **Experimentieren:** Bevor ein Modell in die Produktion geht, verbringen Datenwissenschaftler eine erhebliche Menge an Zeit damit, mit den Daten zu arbeiten und zu experimentieren, um eine optimale Lösung zu finden. Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Anbieter erleichtern dieses Experimentieren durch Datenvisualisierungs-, Datenanreicherungs- und Datenvorbereitungstools. Verschiedene Arten von Schichten und Optimierern für [Deep Learning](https://www.g2.com/articles/deep-learning), die Algorithmen oder Methoden sind, um die Attribute von neuronalen Netzwerken zu ändern, wie Gewichte und Lernrate, um Verluste zu reduzieren, werden ebenfalls im Experimentieren verwendet. ### Wer nutzt Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Produkte? Datenwissenschaftler sind sehr gefragt, aber es gibt einen Mangel an qualifizierten Fachleuten. Das Skillset ist vielfältig und umfangreich (zum Beispiel gibt es einen Bedarf, verschiedene Algorithmen, fortgeschrittene Mathematik, Programmierkenntnisse und mehr zu verstehen). Daher sind solche Fachleute schwer zu finden und verlangen hohe Vergütungen. Um dieses Problem zu lösen, beinhalten Plattformen zunehmend Funktionen, die es einfacher machen, KI-Lösungen zu entwickeln, wie Drag-and-Drop-Fähigkeiten und vorgefertigte Algorithmen. Darüber hinaus ist es für den Start von Datenwissenschaftsprojekten entscheidend, dass das breitere Geschäft sie unterstützt. Die robusteren Plattformen bieten Ressourcen, die nicht-technischen Benutzern helfen, die Modelle, die beteiligten Daten und die Aspekte des Geschäfts, die betroffen sind, zu verstehen. **Dateningenieure:** Mit robusten Datenintegrationsfähigkeiten nutzen Dateningenieure, die mit dem Design, der Integration und dem Management von Daten beauftragt sind, diese Plattformen, um mit Datenwissenschaftlern und anderen Interessierten innerhalb der Organisation zusammenzuarbeiten. **Citizen Data Scientists:** Mit dem Aufstieg benutzerfreundlicherer Funktionen wenden sich Citizen Data Scientists, die nicht professionell ausgebildet sind, aber Datenfähigkeiten entwickelt haben, zunehmend Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen zu, um KI in ihre Organisationen zu bringen. **Professionelle Datenwissenschaftler:** Experten-Datenwissenschaftler nutzen diese Lösungen, um Datenwissenschaftsoperationen über den gesamten Lebenszyklus zu skalieren, den Prozess vom Experimentieren bis zur Bereitstellung zu vereinfachen und die Datenexploration und -vorbereitung sowie die Modellentwicklung und -training zu beschleunigen. **Geschäftsinteressierte:** Geschäftsinteressierte nutzen diese Tools, um Klarheit über die Modelle des maschinellen Lernens zu gewinnen und besser zu verstehen, wie sie mit dem breiteren Geschäft und seinen Operationen zusammenhängen. ### Was sind die Alternativen zu Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen? Alternativen zu Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Lösungen können diese Art von Software entweder teilweise oder vollständig ersetzen: [KI- & maschinelles Lernen-Operationalisierungssoftware](https://www.g2.com/categories/ai-machine-learning-operationalization) **:** Abhängig vom Anwendungsfall könnten Unternehmen KI- und maschinelles Lernen-Operationalisierungssoftware in Betracht ziehen. Diese Software bietet keine Plattform für die vollständige End-to-End-Entwicklung von Modellen des maschinellen Lernens, kann jedoch robustere Funktionen zur Operationalisierung dieser Algorithmen bieten. Dazu gehört die Überwachung der Gesundheit, Leistung und Genauigkeit von Modellen. [Maschinelles Lernen-Software](https://www.g2.com/categories/machine-learning) **:** Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen sind großartig für die vollständige Entwicklung von Modellen, sei es für [Computer Vision](https://learn.g2.com/computer-vision), natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und mehr. In einigen Fällen möchten Unternehmen jedoch eine Lösung, die eher sofort einsatzbereit ist und die sie in einer Plug-and-Play-Manier verwenden können. In einem solchen Fall können sie maschinelles Lernen-Software in Betracht ziehen, die weniger Einrichtungszeit und Entwicklungskosten erfordert. Es gibt viele verschiedene Arten von Algorithmen des maschinellen Lernens, die eine Vielzahl von Aufgaben und Funktionen ausführen. Diese Algorithmen können spezifischere umfassen, wie Assoziationsregel-Lernen, [Bayessche Netzwerke](https://www.g2.com/articles/artificial-intelligence-terms#:~:text=Bayesian%20network%3A%20also%20known%20as%20the%20Bayes%20network%2C%20Bayes%20model%2C%20belief%20network%2C%20and%20decision%20network%2C%20is%20a%20graph%2Dbased%20model%20representing%20a%20set%20of%20variables%20and%20their%20dependencies.%C2%A0), Clustering, Entscheidungsbaum-Lernen, genetische Algorithmen, Lernklassifikationssysteme und Support-Vektor-Maschinen, unter anderem. Dies hilft Organisationen, nach Punktlösungen zu suchen. ### **Software und Dienstleistungen im Zusammenhang mit Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Engineering-Plattformen** Verwandte Lösungen, die zusammen mit DSML-Plattformen verwendet werden können, umfassen: [Datenvorbereitungssoftware](https://www.g2.com/categories/data-preparation) **:** Datenvorbereitungssoftware hilft Unternehmen bei ihrem Datenmanagement. Diese Lösungen ermöglichen es Benutzern, Daten zu entdecken, zu kombinieren, zu bereinigen und anzureichern, um einfache Analysen durchzuführen. Obwohl Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen Datenvorbereitungsfunktionen bieten, könnten Unternehmen ein dediziertes Vorbereitungstool bevorzugen. [Datenlager-Software](https://www.g2.com/categories/data-warehouse) **:** Die meisten Unternehmen haben viele unterschiedliche Datenquellen, und um alle ihre Daten am besten zu integrieren, implementieren sie ein Datenlager. Datenlager speichern Daten aus mehreren Datenbanken und Geschäftsanwendungen, was es Business-Intelligence- und Analysetools ermöglicht, alle Unternehmensdaten aus einem einzigen Repository abzurufen. Diese Organisation ist entscheidend für die Qualität der von Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen aufgenommenen Daten. [Datenkennzeichnungssoftware](https://www.g2.com/categories/data-labeling) **:** Um überwachten Lernens in Gang zu bringen, ist es entscheidend, beschriftete Daten zu haben. Eine systematische, nachhaltige Kennzeichnungsanstrengung kann durch Datenkennzeichnungssoftware unterstützt werden, die ein Toolset bietet, mit dem Unternehmen unbeschriftete Daten in beschriftete Daten umwandeln und entsprechende KI-Algorithmen erstellen können. [Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)-Software](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-nlp) **:** [NLP](https://www.g2.com/articles/natural-language-processing) ermöglicht es Anwendungen, mit menschlicher Sprache unter Verwendung eines Deep-Learning-Algorithmus zu interagieren. NLP-Algorithmen nehmen Sprache auf und geben eine Vielzahl von Ausgaben basierend auf der erlernten Aufgabe. NLP-Algorithmen bieten [Spracherkennung](https://www.g2.com/articles/voice-recognition) und [natürliche Sprachgenerierung (NLG)](https://www.g2.com/categories/natural-language-generation-nlg), die Daten in verständliche menschliche Sprache umwandelt. Einige Beispiele für die Verwendung von NLP sind [Chatbots](https://www.g2.com/categories/chatbots), Übersetzungsanwendungen und [Social-Media-Überwachungstools](https://www.g2.com/categories/social-media-listening-tools), die soziale Netzwerke nach Erwähnungen durchsuchen. ### Herausforderungen mit DSML-Plattformen Softwarelösungen können mit ihren eigenen Herausforderungen kommen. **Datenanforderungen:** Eine große Menge an Daten ist erforderlich, damit die meisten KI-Algorithmen lernen, was benötigt wird. Benutzer müssen maschinelle Lernalgorithmen mit Techniken wie Verstärkungslernen, überwachten Lernen und unüberwachten Lernen trainieren, um eine wirklich intelligente Anwendung zu erstellen. **Fachkräftemangel:** Es gibt auch einen Mangel an Menschen, die verstehen, wie man diese Algorithmen erstellt und sie trainiert, um die notwendigen Aktionen auszuführen. Der durchschnittliche Benutzer kann nicht einfach KI-Software starten und erwarten, dass sie alle ihre Probleme löst. **Algorithmische Voreingenommenheit:** Obwohl die Technologie effizient ist, ist sie nicht immer effektiv und wird von verschiedenen Arten von Voreingenommenheiten in den Trainingsdaten, wie Rassen- oder Geschlechtervoreingenommenheiten, beeinträchtigt. Zum Beispiel, da viele Gesichtserkennungsalgorithmen auf Datensätzen mit hauptsächlich weißen männlichen Gesichtern trainiert werden, werden andere eher fälschlicherweise von den Systemen identifiziert. ### Welche Unternehmen sollten DSML-Engineering-Plattformen kaufen? Die Implementierung von KI kann sich positiv auf Unternehmen in einer Vielzahl von Branchen auswirken. Hier sind einige Beispiele: **Finanzdienstleistungen:** KI wird in den Finanzdienstleistungen weit verbreitet eingesetzt, wobei Banken sie für alles verwenden, von der Entwicklung von Kreditbewertungsalgorithmen bis zur Analyse von Gewinnberichten, um Trends zu erkennen. Mit Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Softwarelösungen können Datenwissenschaftsteams Modelle mit Unternehmensdaten erstellen und sie in interne und externe Anwendungen bereitstellen. **Gesundheitswesen:** Im Gesundheitswesen können Unternehmen diese Plattformen nutzen, um Patientenpopulationen besser zu verstehen, wie die Vorhersage von stationären Besuchen und die Entwicklung von Systemen, die Menschen mit relevanten klinischen Studien in Verbindung bringen können. Darüber hinaus, da der Prozess der Medikamentenentwicklung besonders kostspielig ist und viel Zeit in Anspruch nimmt, nutzen Gesundheitsorganisationen Datenwissenschaft, um den Prozess zu beschleunigen, indem sie Daten aus früheren Studien, Forschungspapieren und mehr verwenden. **Einzelhandel:** Im Einzelhandel, insbesondere im E-Commerce, herrscht Personalisierung vor. Die führenden Einzelhändler nutzen diese Plattformen, um Kunden hochgradig personalisierte Erlebnisse basierend auf Faktoren wie früherem Verhalten und Standort zu bieten. Mit maschinellem Lernen können diese Unternehmen hochrelevantes Material anzeigen und die Aufmerksamkeit potenzieller Kunden erregen. ### Wie wählt man die beste Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen (DSML)-Plattform aus? #### Anforderungserhebung (RFI/RFP) für DSML-Plattformen Wenn ein Unternehmen gerade erst anfängt und seine erste Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattform kaufen möchte, oder wo auch immer ein Unternehmen in seinem Kaufprozess steht, kann g2.com helfen, die beste Option auszuwählen. Der erste Schritt im Kaufprozess muss eine sorgfältige Betrachtung der Unternehmensdaten beinhalten. Da ein wesentlicher Teil der Datenwissenschaftsreise die Datenverarbeitung (d. h. Datensammlung und -analyse) umfasst, müssen Unternehmen sicherstellen, dass ihre Datenqualität hoch ist und die betreffende Plattform ihre Daten sowohl in Bezug auf Format als auch Volumen angemessen handhaben kann. Wenn das Unternehmen viele Daten gesammelt hat, muss es nach einer Lösung suchen, die mit der Organisation wachsen kann. Benutzer sollten über die Schmerzpunkte nachdenken und sie aufschreiben; diese sollten verwendet werden, um eine Checkliste von Kriterien zu erstellen. Darüber hinaus muss der Käufer die Anzahl der Mitarbeiter bestimmen, die diese Software nutzen müssen, da dies die Anzahl der Lizenzen bestimmt, die sie wahrscheinlich kaufen werden. Ein ganzheitlicher Überblick über das Geschäft und die Identifizierung von Schmerzpunkten kann dem Team helfen, in die Erstellung einer Checkliste von Kriterien zu springen. Die Checkliste dient als detaillierter Leitfaden, der sowohl notwendige als auch wünschenswerte Funktionen umfasst, einschließlich Budget, Funktionen, Anzahl der Benutzer, Integrationen, Sicherheitsanforderungen, Cloud- oder On-Premises-Lösungen und mehr. Abhängig vom Bereitstellungsumfang kann es hilfreich sein, ein RFI zu erstellen, eine einseitige Liste mit einigen Aufzählungspunkten, die beschreiben, was von einer Datenwissenschaftsplattform benötigt wird. #### Vergleichen Sie DSML-Produkte **Erstellen Sie eine Longlist** Von der Erfüllung der Geschäftsanforderungen bis zur Implementierung sind Anbieterevaluierungen ein wesentlicher Bestandteil des Softwarekaufprozesses. Für einen einfachen Vergleich, nachdem alle Demos abgeschlossen sind, hilft es, eine konsistente Liste von Fragen zu spezifischen Bedürfnissen und Bedenken zu erstellen, die jedem Anbieter gestellt werden sollen. **Erstellen Sie eine Shortlist** Aus der Longlist der Anbieter ist es hilfreich, die Liste der Anbieter einzugrenzen und eine kürzere Liste von Kandidaten zu erstellen, vorzugsweise nicht mehr als drei bis fünf. Mit dieser Liste in der Hand können Unternehmen eine Matrix erstellen, um die Funktionen und Preise der verschiedenen Lösungen zu vergleichen. **Führen Sie Demos durch** Um einen gründlichen Vergleich sicherzustellen, sollte der Benutzer jede Lösung auf der Shortlist mit demselben Anwendungsfall und Datensätzen demonstrieren. Dies ermöglicht es dem Unternehmen, gleichwertig zu bewerten und zu sehen, wie jeder Anbieter im Vergleich zur Konkurrenz abschneidet. #### Auswahl von DSML-Plattformen **Wählen Sie ein Auswahlteam** Bevor Sie beginnen, ist es entscheidend, ein Gewinnerteam zu erstellen, das während des gesamten Prozesses zusammenarbeitet, von der Identifizierung von Schmerzpunkten bis zur Implementierung. Das Softwareauswahlteam sollte aus Mitgliedern der Organisation bestehen, die die richtigen Interessen, Fähigkeiten und die Zeit haben, an diesem Prozess teilzunehmen. Ein guter Ausgangspunkt ist es, drei bis fünf Personen zu haben, die Rollen wie den Hauptentscheidungsträger, Projektmanager, Prozessverantwortlichen, Systemverantwortlichen oder Personalexperten sowie einen technischen Leiter, IT-Administrator oder Sicherheitsadministrator ausfüllen. In kleineren Unternehmen kann das Anbieterauswahlteam kleiner sein, mit weniger Teilnehmern, die mehrere Aufgaben übernehmen und mehr Verantwortung tragen. **Verhandlung** Nur weil etwas auf der Preisseite eines Unternehmens steht, bedeutet das nicht, dass es festgelegt ist (obwohl einige Unternehmen nicht nachgeben werden). Es ist wichtig, ein Gespräch über Preisgestaltung und Lizenzierung zu eröffnen. Zum Beispiel könnte der Anbieter bereit sein, einen Rabatt für mehrjährige Verträge zu gewähren oder das Produkt anderen zu empfehlen. **Endgültige Entscheidung** Nach dieser Phase und bevor man sich vollständig engagiert, wird empfohlen, einen Testlauf oder ein Pilotprogramm durchzuführen, um die Akzeptanz mit einer kleinen Stichprobe von Benutzern zu testen. Wenn das Tool gut genutzt und gut angenommen wird, kann der Käufer sicher sein, dass die Auswahl korrekt war. Wenn nicht, könnte es an der Zeit sein, zurück ans Reißbrett zu gehen. ### Kosten von Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen Wie oben erwähnt, sind Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen sowohl als On-Premises- als auch als Cloud-Lösungen verfügbar. Die Preisgestaltung zwischen den beiden kann unterschiedlich sein, wobei erstere oft mehr anfängliche Infrastrukturkosten erfordert. Wie bei jeder Software sind diese Plattformen häufig in verschiedenen Stufen verfügbar, wobei die eher einsteigerfreundlichen Lösungen weniger kosten als die auf Unternehmensebene. Erstere haben häufig nicht so viele Funktionen und können Nutzungslimits haben. DSML-Anbieter können eine gestufte Preisgestaltung haben, bei der der Preis auf die Unternehmensgröße der Benutzer, die Anzahl der Benutzer oder beides zugeschnitten ist. Diese Preisstrategie kann mit einem gewissen Maß an Unterstützung kommen, die entweder unbegrenzt oder auf eine bestimmte Anzahl von Stunden pro Abrechnungszyklus begrenzt sein kann. Einmal eingerichtet, erfordern sie oft keine signifikanten Wartungskosten, insbesondere wenn sie in der Cloud bereitgestellt werden. Da diese Plattformen oft mit vielen zusätzlichen Funktionen kommen, können Unternehmen, die den Wert ihrer Software maximieren möchten, Drittberater beauftragen, um ihnen zu helfen, Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen und das Beste aus der Software herauszuholen. #### Return on Investment (ROI) Unternehmen entscheiden sich für den Einsatz von Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen mit dem Ziel, einen gewissen ROI zu erzielen. Da sie versuchen, die Verluste, die sie für die Software ausgegeben haben, wieder hereinzuholen, ist es entscheidend, die damit verbundenen Kosten zu verstehen. Wie oben erwähnt, werden diese Plattformen typischerweise pro Benutzer abgerechnet, was manchmal gestaffelt ist, abhängig von der Unternehmensgröße. Mehr Benutzer bedeuten in der Regel mehr Lizenzen, was mehr Geld bedeutet. Benutzer müssen berücksichtigen, wie viel ausgegeben wird und das mit dem vergleichen, was gewonnen wird, sowohl in Bezug auf Effizienz als auch auf Umsatz. Daher können Unternehmen Prozesse vor und nach der Bereitstellung der Software vergleichen, um besser zu verstehen, wie Prozesse verbessert wurden und wie viel Zeit gespart wurde. Sie können sogar eine Fallstudie (entweder für interne oder externe Zwecke) erstellen, um die Gewinne zu demonstrieren, die sie durch die Nutzung der Plattform erzielt haben. ### Implementierung von Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen **Wie werden DSML-Softwaretools implementiert?** Die Implementierung unterscheidet sich drastisch je nach Komplexität und Umfang der Daten. In Organisationen mit großen Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen (z. B. Anwendungen, Datenbanken usw.) ist es oft ratsam, eine externe Partei zu nutzen, sei es ein Implementierungsspezialist des Anbieters oder eine Drittberatung. Mit umfangreicher Erfahrung können sie Unternehmen helfen zu verstehen, wie sie ihre Datenquellen verbinden und konsolidieren und die Software effizient und effektiv nutzen können. **Wer ist für die Implementierung der DSML-Plattform verantwortlich?** Es kann viele Personen oder Teams erfordern, um eine Datenwissenschaftsplattform ordnungsgemäß bereitzustellen, einschließlich Dateningenieuren, Datenwissenschaftlern und Softwareingenieuren. Dies liegt daran, dass, wie bereits erwähnt, Daten über Teams und Funktionen hinweg geschnitten werden können. Infolgedessen hat selten eine Person oder sogar ein Team ein vollständiges Verständnis aller Datenressourcen eines Unternehmens. Mit einem funktionsübergreifenden Team an Ort und Stelle kann ein Unternehmen beginnen, seine Daten zusammenzufügen und die Reise der Datenwissenschaft zu beginnen, beginnend mit der ordnungsgemäßen Datenvorbereitung und -verwaltung. **Was ist der Implementierungsprozess für Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Produkte?** In Bezug auf die Implementierung ist es typisch, dass die Plattform in begrenztem Umfang bereitgestellt und anschließend in größerem Umfang ausgerollt wird. Zum Beispiel könnte eine Einzelhandelsmarke entscheiden, ihre Verwendung eines Personalisierungsalgorithmus für eine begrenzte Anzahl von Besuchern ihrer Website zu A/B-testen, um besser zu verstehen, wie er funktioniert. Wenn die Bereitstellung erfolgreich ist, kann das Datenwissenschaftsteam seine Ergebnisse dem Führungsteam (das je nach Struktur des Unternehmens der CTO sein könnte) präsentieren. Wenn die Bereitstellung nicht erfolgreich ist, kann das Team zurück ans Reißbrett gehen, um festzustellen, was schief gelaufen ist. Dies wird die Untersuchung der Trainingsdaten und der verwendeten Algorithmen beinhalten. Wenn sie es erneut versuchen und nichts scheint erfolgreich zu sein (d. h. das Ergebnis ist fehlerhaft oder es gibt keine Verbesserung der Vorhersagen), muss das Unternehmen möglicherweise zurück zu den Grundlagen gehen und seine Daten überprüfen. **Wann sollten Sie DSML-Tools implementieren?** Wie bereits erwähnt, ist die Datenverarbeitung, die die Vorbereitung und Sammlung von Daten umfasst, ein grundlegendes Merkmal von Datenwissenschaftsprojekten. Daher müssen Unternehmen sicherstellen, dass ihre Daten in Ordnung sind, indem sie sicherstellen, dass es keine doppelten Datensätze oder nicht übereinstimmende Felder gibt. Obwohl dies einfach klingt, ist es alles andere als das. Fehlerhafte Daten als Eingabe führen zu fehlerhaften Daten als Ausgabe. ### Trends bei Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen **AutoML** AutoML hilft, viele Aufgaben zu automatisieren, die zur Entwicklung von KI- und maschinelles Lernen-Anwendungen erforderlich sind. Anwendungen umfassen automatische Datenvorbereitung, automatisiertes Feature Engineering, Bereitstellung von Erklärbarkeit für Modelle und mehr. **Eingebettete KI** Maschinen- und Deep-Learning-Funktionalität wird zunehmend in fast alle Arten von Software eingebettet, unabhängig davon, ob der Benutzer sich dessen bewusst ist oder nicht. Die Verwendung von eingebetteter KI in Software wie [CRM](https://www.g2.com/categories/crm), [Marketing-Automatisierung](https://www.g2.com/categories/marketing-automation) und [Analysetools](https://www.g2.com/categories/analytics-tools-software) ermöglicht es uns, Prozesse zu rationalisieren, bestimmte Aufgaben zu automatisieren und einen Wettbewerbsvorteil mit prädiktiven Fähigkeiten zu erlangen. Eingebettete KI könnte in den kommenden Jahren allmählich zunehmen und könnte dies auf die gleiche Weise tun, wie Cloud-Bereitstellung und mobile Fähigkeiten im letzten Jahrzehnt zugenommen haben. Schließlich müssen Anbieter möglicherweise nicht mehr die Vorteile ihrer Produkte durch maschinelles Lernen hervorheben, da dies einfach angenommen und erwartet werden könnte. **Maschinelles Lernen als Dienstleistung (MLaaS)** Die Softwareumgebung hat sich zu einer granulareren Microservices-Struktur entwickelt, insbesondere für Entwicklungsoperationen. Darüber hinaus hat der Boom der öffentlichen Cloud-Infrastrukturdienste es großen Unternehmen ermöglicht, Entwicklungs- und Infrastrukturdienste für andere Unternehmen mit einem Pay-as-you-use-Modell anzubieten. KI-Software ist da keine Ausnahme, da dieselben Unternehmen [MLaaS](https://www.g2.com/articles/machine-learning-as-a-service) für andere Unternehmen anbieten. Entwickler nutzen schnell diese vorgefertigten Algorithmen und Lösungen, indem sie ihnen ihre Daten zuführen, um Erkenntnisse zu gewinnen. Die Nutzung von Systemen, die von Unternehmensunternehmen entwickelt wurden, hilft kleinen Unternehmen, Zeit, Ressourcen und Geld zu sparen, indem sie die Notwendigkeit eliminieren, qualifizierte Entwickler des maschinellen Lernens einzustellen. MLaaS wird weiter wachsen, da Unternehmen weiterhin auf diese Microservices angewiesen sind und der Bedarf an KI zunimmt. **Erklärbarkeit** Wenn es um Algorithmen des maschinellen Lernens geht, insbesondere um Deep Learning, kann es schwierig sein zu erklären, wie sie zu bestimmten Schlussfolgerungen gekommen sind. Erklärbare KI, auch bekannt als XAI, ist der Prozess, bei dem der Entscheidungsprozess von Algorithmen transparent und für Menschen verständlich gemacht wird. Transparenz ist das am häufigsten vorkommende Prinzip in der aktuellen KI-Ethik-Literatur, und daher wird Erklärbarkeit, ein Teilbereich der Transparenz, entscheidend. Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen beinhalten zunehmend Tools zur Erklärbarkeit, die Benutzern helfen, Erklärbarkeit in ihre Modelle einzubauen und ihnen helfen, die Anforderungen an die Datenerklärbarkeit in Gesetzen wie dem Datenschutzgesetz der Europäischen Union und der DSGVO zu erfüllen.