# Beste MLOps-Plattformen für kleine Unternehmen *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)* Produkte, die in die allgemeine Kategorie MLOps-Plattformen eingestuft sind, sind in vielerlei Hinsicht ähnlich und helfen Unternehmen aller Größenordnungen, ihre Geschäftsprobleme zu lösen. Die Funktionen, Preise, Einrichtung und Installation von Lösungen für kleine Unternehmen unterscheiden sich jedoch von Unternehmen anderer Größenordnungen, weshalb wir Käufer mit dem richtigen Produkt für kleine Unternehmen MLOps-Plattformen zusammenbringen, das ihren Anforderungen entspricht. Vergleichen Sie Produktbewertungen auf Basis von Bewertungen von Unternehmensnutzern oder wenden Sie sich an einen der Kaufberater von G2, um die richtigen Lösungen innerhalb der Kategorie Produkt für kleine Unternehmen MLOps-Plattformen zu finden. Um für die Aufnahme in die Kategorie MLOps-Plattformen in Frage zu kommen, muss ein Produkt für die Aufnahme in die Kategorie Produkt für kleine Unternehmen MLOps-Plattformen mindestens 10 Bewertungen von einem Rezensenten aus einem kleinen Unternehmen erhalten haben. ## Category Overview **Total Products under this Category:** 251 ## Trust & Credibility Stats **Warum Sie den Software-Rankings von G2 vertrauen können:** - 30 Analysten und Datenexperten - 6,600+ Authentische Bewertungen - 251+ 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. --- **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=1910&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=1009692&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=1006880&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=1616704&secure%5Bresource_id%5D=1910&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Fde%2Fcategories%2Fmlops-platforms%3Fpage%3D3%26source%3Dsearch&secure%5Btoken%5D=7dcdc41427a38f3a4c4fd52d0eb0ebe7ecd639b48d5c39aba317255fc6cf655c&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.progress.com%2Fagentic-rag%2Fuse-cases%2Fgenerative-search&secure%5Burl_type%5D=custom_url) --- ## Top-Rated Products (Ranked by G2 Score) ### 1. [Gemini Enterprise Agent Platform](https://www.g2.com/de/products/gemini-enterprise-agent-platform/reviews) Erstellen, bereitstellen und skalieren Sie maschinelle Lernmodelle (ML) schneller mit vollständig verwalteten ML-Tools für jeden Anwendungsfall. Durch Vertex AI Workbench ist Vertex AI nativ mit BigQuery, Dataproc und Spark integriert. Sie können BigQuery ML verwenden, um maschinelle Lernmodelle in BigQuery mit Standard-SQL-Abfragen auf vorhandenen Business-Intelligence-Tools und Tabellenkalkulationen zu erstellen und auszuführen, oder Sie können Datensätze direkt aus BigQuery in Vertex AI Workbench exportieren und Ihre Modelle von dort aus ausführen. Verwenden Sie Vertex Data Labeling, um hochgenaue Labels für Ihre Datensammlung zu generieren. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 647 **User Satisfaction Scores:** - **Einfache Bedienung:** 8.1/10 (Category avg: 8.8/10) - **Skalierbarkeit:** 8.8/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriken:** 8.2/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilität des Rahmens:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Google](https://www.g2.com/de/sellers/google) - **Gründungsjahr:** 1998 - **Hauptsitz:** Mountain View, CA - **Twitter:** @google (31,890,350 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Eigentum:** NASDAQ:GOOG **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Software-Ingenieur, Datenwissenschaftler - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen - **Company Size:** 42% Kleinunternehmen, 31% Unternehmen #### Pros & Cons **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (162 reviews) - Modellvielfalt (114 reviews) - Merkmale (109 reviews) - Maschinelles Lernen (104 reviews) - Einfache Integrationen (84 reviews) **Cons:** - Teuer (75 reviews) - Lernkurve (63 reviews) - Komplexität (62 reviews) - Komplexitätsprobleme (58 reviews) - Schwieriges Lernen (47 reviews) ### 2. [Roboflow](https://www.g2.com/de/products/roboflow/reviews) Roboflow hat alles, was Sie benötigen, um Computer-Vision-Anwendungen zu erstellen und bereitzustellen. Über 1.000.000 Nutzer aus Unternehmen jeder Größe – von Startups bis hin zu börsennotierten Unternehmen – nutzen die End-to-End-Plattform des Unternehmens für die Sammlung, Organisation, Annotation, Vorverarbeitung, Modelltraining und Bereitstellung von Bildern und Videos. Roboflow bietet Werkzeuge für jeden Schritt im Lebenszyklus der Computer-Vision-Bereitstellung und integriert sich in Ihre bestehenden Lösungen, sodass Sie Ihre Pipeline an Ihre Bedürfnisse anpassen können. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 144 **User Satisfaction Scores:** - **Einfache Bedienung:** 9.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Skalierbarkeit:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriken:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Roboflow](https://www.g2.com/de/sellers/roboflow) - **Gründungsjahr:** 2019 - **Hauptsitz:** Remote, US - **Twitter:** @roboflow (13,089 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/36096640 (128 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Gründer, Forscher - **Top Industries:** Computersoftware, Forschung - **Company Size:** 78% Kleinunternehmen, 14% Unternehmen mittlerer Größe #### Pros & Cons **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (69 reviews) - Effizienz (56 reviews) - Anmerkungseffizienz (51 reviews) - Datenkennzeichnung (41 reviews) - Merkmale (37 reviews) **Cons:** - Teuer (24 reviews) - Mangel an Funktionen (23 reviews) - Eingeschränkte Funktionalität (20 reviews) - Anmerkungsprobleme (16 reviews) - Ineffiziente Kennzeichnung (13 reviews) ### 3. [Databricks](https://www.g2.com/de/products/databricks/reviews) Databricks ist das Unternehmen für Daten und KI. Mehr als 20.000 Organisationen weltweit – darunter adidas, AT&T, Bayer, Block, Mastercard, Rivian, Unilever und über 60 % der Fortune 500 – verlassen sich auf Databricks, um Daten- und KI-Anwendungen, Analysen und Agenten zu entwickeln und zu skalieren. Mit Hauptsitz in San Francisco und über 30 Büros weltweit bietet Databricks eine einheitliche Datenintelligenz-Plattform, die Agent Bricks, Lakeflow, Lakehouse, Lakebase und Unity Catalog umfasst. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 740 **User Satisfaction Scores:** - **Einfache Bedienung:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10) - **Skalierbarkeit:** 9.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriken:** 8.7/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilität des Rahmens:** 8.8/10 (Category avg: 8.7/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Databricks Inc.](https://www.g2.com/de/sellers/databricks-inc) - **Unternehmenswebsite:** https://databricks.com - **Gründungsjahr:** 2013 - **Hauptsitz:** San Francisco, CA - **Twitter:** @databricks (90,207 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/3477522/ (14,779 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Dateningenieur, Senior Data Engineer - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Finanzdienstleistungen - **Company Size:** 44% Unternehmen, 40% Unternehmen mittlerer Größe #### Pros & Cons **Pros:** - Merkmale (287 reviews) - Benutzerfreundlichkeit (277 reviews) - Integrationen (189 reviews) - Zusammenarbeit (150 reviews) - Datenverwaltung (149 reviews) **Cons:** - Lernkurve (112 reviews) - Teuer (97 reviews) - Steile Lernkurve (96 reviews) - Fehlende Funktionen (68 reviews) - Komplexität (64 reviews) ### 4. [IBM watsonx.ai](https://www.g2.com/de/products/ibm-watsonx-ai/reviews) Watsonx.ai ist Teil der IBM watsonx Plattform, die neue generative KI-Fähigkeiten zusammenbringt, angetrieben von Foundation-Modellen und traditionellem maschinellem Lernen, in einem leistungsstarken Studio, das den gesamten KI-Lebenszyklus abdeckt. Mit watsonx.ai können Sie generative KI, Foundation-Modelle und maschinelle Lernfähigkeiten einfach erstellen, trainieren, validieren, optimieren und bereitstellen und KI-Anwendungen in einem Bruchteil der Zeit mit einem Bruchteil der Daten entwickeln. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 133 **User Satisfaction Scores:** - **Einfache Bedienung:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10) - **Skalierbarkeit:** 8.7/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriken:** 9.1/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilität des Rahmens:** 8.7/10 (Category avg: 8.7/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [IBM](https://www.g2.com/de/sellers/ibm) - **Unternehmenswebsite:** https://www.ibm.com/us-en - **Gründungsjahr:** 1911 - **Hauptsitz:** Armonk, NY - **Twitter:** @IBM (709,298 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Berater - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware - **Company Size:** 41% Kleinunternehmen, 31% Unternehmen #### Pros & Cons **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (76 reviews) - Modellvielfalt (31 reviews) - Merkmale (29 reviews) - KI-Integration (28 reviews) - KI-Fähigkeiten (23 reviews) **Cons:** - Schwieriges Lernen (21 reviews) - Komplexität (20 reviews) - Lernkurve (19 reviews) - Teuer (17 reviews) - Verbesserung nötig (16 reviews) ### 5. [Microsoft Fabric](https://www.g2.com/de/products/microsoft-fabric/reviews) Microsoft Fabric ist eine umfassende, KI-gestützte Datenanalyseplattform, die verschiedene Datenmanagement- und Analysetools in einer einzigen, integrierten Umgebung vereint. Sie kombiniert die Fähigkeiten von Microsoft Power BI, Azure Synapse Analytics und Azure Data Factory und bietet ein nahtloses Erlebnis für Datenintegration, -engineering, -speicherung, Echtzeitanalysen, Data Science und Business Intelligence. Durch die Zentralisierung dieser Dienste vereinfacht Fabric das Datenmanagement, verbessert die Zusammenarbeit und beschleunigt die Umwandlung von Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Einheitlicher Data Lake (OneLake): Fabric bietet einen einzigen, KI-bereiten Data Lake, der alle Geschäftsdaten in einem einheitlichen, verwalteten Hub zentralisiert und kuratiert, um sicherzustellen, dass alle Teams sicher auf genaue Datensätze zugreifen können. - KI-gestützte Tools: Die Plattform bietet KI-verbesserte Tools, die auf verschiedene Datenprojekte zugeschnitten sind, und ermöglicht es Teams, schneller zu innovieren und nahezu in Echtzeit Erkenntnisse zu gewinnen, die geschäftliche Auswirkungen haben. - Integrierte Analyselösungen: Fabric umfasst Datenintegration, Datenengineering, Datenspeicherung, Echtzeitanalysen, Data Science und Business Intelligence, die alle auf einer lake-zentrierten SaaS-Lösung gehostet werden, um Einfachheit zu gewährleisten und eine einzige Quelle der Wahrheit zu bewahren. - Eingebaute Sicherheit und Governance: Mit robusten Datensicherheits-, Governance- und Compliance-Funktionen stellt Fabric sicher, dass Daten verantwortungsvoll und in Übereinstimmung mit Industriestandards verwaltet werden. Primärer Wert und Benutzerlösungen: Microsoft Fabric adressiert die Komplexitäten, die mit der Verwaltung disparater Datensysteme verbunden sind, indem es eine einheitliche Plattform bietet, die Daten-Workflows rationalisiert. Es befähigt Organisationen, das volle Potenzial ihrer Daten zu nutzen, erleichtert fundierte Entscheidungsfindung und fördert Innovation. Durch die Integration verschiedener Datendienste reduziert Fabric den betrieblichen Aufwand, steigert die Produktivität und unterstützt die Entwicklung von KI-gesteuerten Lösungen, wodurch Unternehmen in einer datenzentrierten Landschaft gedeihen können. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 42 **User Satisfaction Scores:** - **Einfache Bedienung:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Skalierbarkeit:** 9.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriken:** 8.9/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilität des Rahmens:** 9.4/10 (Category avg: 8.7/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Microsoft](https://www.g2.com/de/sellers/microsoft) - **Gründungsjahr:** 1975 - **Hauptsitz:** Redmond, Washington - **Twitter:** @microsoft (13,105,638 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (227,697 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Eigentum:** MSFT **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Versicherung - **Company Size:** 38% Unternehmen, 36% Unternehmen mittlerer Größe #### Pros & Cons **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (17 reviews) - Kundendienst (8 reviews) - Merkmale (7 reviews) - Intuitiv (7 reviews) - Einfache Einrichtung (6 reviews) **Cons:** - Lernkurve (4 reviews) - Funktionseinschränkungen (3 reviews) - Steile Lernkurve (3 reviews) - Excel-Probleme (2 reviews) - Teuer (2 reviews) ### 6. [Snowflake](https://www.g2.com/de/products/snowflake/reviews) Snowflake ermöglicht es jeder Organisation, ihre Daten mit der Snowflake AI Data Cloud zu mobilisieren. Kunden nutzen die AI Data Cloud, um isolierte Daten zu vereinen, Daten zu entdecken und sicher zu teilen, Datenanwendungen zu betreiben und vielfältige AI/ML- und Analyse-Workloads auszuführen. Unabhängig davon, wo sich Daten oder Benutzer befinden, bietet Snowflake ein einheitliches Daten-Erlebnis, das sich über mehrere Clouds und geografische Regionen erstreckt. Tausende von Kunden aus vielen Branchen, darunter 691 der Forbes Global 2000 (G2K) von 2023, nutzen die Snowflake AI Data Cloud, um ihre Geschäfte zu betreiben. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 687 **User Satisfaction Scores:** - **Einfache Bedienung:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Skalierbarkeit:** 9.4/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriken:** 8.9/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilität des Rahmens:** 9.5/10 (Category avg: 8.7/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Snowflake, Inc.](https://www.g2.com/de/sellers/snowflake-inc) - **Unternehmenswebsite:** https://www.snowflake.com - **Gründungsjahr:** 2012 - **Hauptsitz:** San Mateo, CA - **Twitter:** @SnowflakeDB (253 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/snowflake-computing/ (10,857 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Dateningenieur, Datenanalyst - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware - **Company Size:** 45% Unternehmen mittlerer Größe, 43% Unternehmen #### Pros & Cons **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (88 reviews) - Skalierbarkeit (68 reviews) - Datenverwaltung (66 reviews) - Merkmale (65 reviews) - Integrationen (61 reviews) **Cons:** - Teuer (53 reviews) - Kosten (36 reviews) - Kostenmanagement (32 reviews) - Lernkurve (25 reviews) - Funktionseinschränkungen (21 reviews) ### 7. [SAS Viya](https://www.g2.com/de/products/sas-sas-viya/reviews) SAS Viya ist eine cloud-native Daten- und KI-Plattform, die es Teams ermöglicht, erklärbare KI zu entwickeln, bereitzustellen und zu skalieren, die vertrauenswürdige, sichere Entscheidungen fördert. Sie vereint den gesamten Daten- und KI-Lebenszyklus und befähigt Teams, schnell zu innovieren, während sie Geschwindigkeit, Automatisierung und Governance von Anfang an in Einklang bringen. Viya vereint Datenmanagement, fortschrittliche Analytik und Entscheidungsfindung in einer einzigen Plattform, sodass Organisationen mit Zuversicht vom Experimentieren zur Produktion übergehen können und messbare Geschäftsergebnisse liefern, die sicher, erklärbar und skalierbar in jeder Umgebung sind. Wichtige Fähigkeiten, die erforderlich sind, um vertrauenswürdige Entscheidungen zu liefern, umfassen: • End-to-End-Klarheit über den Daten- und KI-Lebenszyklus, mit eingebauter Herkunft, Prüfbarkeit und kontinuierlicher Überwachung zur Unterstützung verteidigbarer Entscheidungen. • Governance von Anfang an, die eine konsistente Aufsicht über Daten, Modelle und Entscheidungen ermöglicht, um Risiken zu reduzieren und die Akzeptanz zu beschleunigen. • Erklärbare KI im großen Maßstab, sodass Einblicke und Ergebnisse von Unternehmen und Regulierungsbehörden gleichermaßen verstanden, validiert und vertraut werden können. • Operationalisierte Analytik, die sicherstellt, dass der Wert über die Bereitstellung hinaus durch Überwachung, Neutraining und Lebenszyklusmanagement erhalten bleibt. • Flexible, cloud-native Bereitstellung, die es Organisationen ermöglicht, überall zu beginnen und überall zu skalieren, während die Kontrolle beibehalten wird. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 754 **User Satisfaction Scores:** - **Einfache Bedienung:** 8.2/10 (Category avg: 8.8/10) - **Skalierbarkeit:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriken:** 8.8/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilität des Rahmens:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [SAS Institute Inc.](https://www.g2.com/de/sellers/sas-institute-inc-df6dde22-a5e5-4913-8b21-4fa0c6c5c7c2) - **Unternehmenswebsite:** https://www.sas.com/ - **Gründungsjahr:** 1976 - **Hauptsitz:** Cary, NC - **Twitter:** @SASsoftware (60,974 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1491/ (18,519 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Student, Statistischer Programmierer - **Top Industries:** Pharmazeutika, Bankwesen - **Company Size:** 33% Unternehmen, 33% Kleinunternehmen #### Pros & Cons **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (316 reviews) - Merkmale (218 reviews) - Analytik (196 reviews) - Datenanalyse (166 reviews) - Benutzeroberfläche (147 reviews) **Cons:** - Lernschwierigkeit (151 reviews) - Lernkurve (144 reviews) - Komplexität (143 reviews) - Schwieriges Lernen (117 reviews) - Teuer (108 reviews) ### 8. [Azure Machine Learning](https://www.g2.com/de/products/microsoft-azure-machine-learning/reviews) Azure Machine Learning ist ein unternehmensgerechter Dienst, der den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens erleichtert und es Datenwissenschaftlern und Entwicklern ermöglicht, Modelle effizient zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Datenvorbereitung: Iterieren Sie schnell die Datenvorbereitung auf Apache Spark-Clustern innerhalb von Azure Machine Learning, interoperabel mit Microsoft Fabric. - Feature Store: Erhöhen Sie die Agilität beim Versand Ihrer Modelle, indem Sie Features über Arbeitsbereiche hinweg auffindbar und wiederverwendbar machen. - KI-Infrastruktur: Nutzen Sie die speziell entwickelte KI-Infrastruktur, die einzigartig darauf ausgelegt ist, die neuesten GPUs und InfiniBand-Netzwerke zu kombinieren. - Automatisiertes maschinelles Lernen: Erstellen Sie schnell genaue maschinelle Lernmodelle für Aufgaben wie Klassifikation, Regression, Vision und Verarbeitung natürlicher Sprache. - Verantwortungsvolle KI: Erstellen Sie verantwortungsvolle KI-Lösungen mit Interpretierbarkeitsfunktionen. Bewerten Sie die Fairness von Modellen durch Disparitätsmetriken und mindern Sie Unfairness. - Modellkatalog: Entdecken, verfeinern und implementieren Sie Grundmodelle von Microsoft, OpenAI, Hugging Face, Meta, Cohere und mehr mit dem Modellkatalog. - Prompt Flow: Entwerfen, konstruieren, bewerten und implementieren Sie Sprachmodell-Workflows mit Prompt Flow. - Verwaltete Endpunkte: Operationalisieren Sie die Modellbereitstellung und -bewertung, protokollieren Sie Metriken und führen Sie sichere Modell-Rollouts durch. Primärer Wert und bereitgestellte Lösungen: Azure Machine Learning beschleunigt die Zeit bis zur Wertschöpfung, indem es das Prompt Engineering und die Workflows für maschinelle Lernmodelle rationalisiert und die schnellere Modellentwicklung mit leistungsstarker KI-Infrastruktur erleichtert. Es rationalisiert die Abläufe, indem es reproduzierbare End-to-End-Pipelines ermöglicht und Workflows mit kontinuierlicher Integration und kontinuierlicher Bereitstellung (CI/CD) automatisiert. Die Plattform gewährleistet Vertrauen in die Entwicklung durch einheitliche Daten- und KI-Governance mit integrierter Sicherheit und Compliance, sodass Berechnungen überall für hybrides maschinelles Lernen ausgeführt werden können. Darüber hinaus fördert es verantwortungsvolle KI, indem es Einblick in Modelle bietet, Sprachmodell-Workflows bewertet und Fairness, Vorurteile und Schäden mit integrierten Sicherheitssystemen mindert. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 85 **User Satisfaction Scores:** - **Einfache Bedienung:** 8.5/10 (Category avg: 8.8/10) - **Skalierbarkeit:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriken:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilität des Rahmens:** 9.2/10 (Category avg: 8.7/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Microsoft](https://www.g2.com/de/sellers/microsoft) - **Gründungsjahr:** 1975 - **Hauptsitz:** Redmond, Washington - **Twitter:** @microsoft (13,105,638 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (227,697 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Eigentum:** MSFT **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Software-Ingenieur - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware - **Company Size:** 39% Unternehmen, 34% Kleinunternehmen #### Pros & Cons **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (3 reviews) - Merkmale (3 reviews) - Kundendienst (2 reviews) - Datenverwaltung (2 reviews) - Effizienz (2 reviews) **Cons:** - Lernkurve (3 reviews) - Schwierige Navigation (2 reviews) - UX-Verbesserung (2 reviews) - Komplexe Schnittstelle (1 reviews) - Schwieriges Lernen (1 reviews) ### 9. [SuperAnnotate](https://www.g2.com/de/products/superannotate/reviews) SuperAnnotate überbrückt die Kluft zwischen modernster KI-Innovation und den hochwertigen menschlichen Daten, die sie antreiben - und hilft fortschrittlichen KI-Teams, intelligentere Modelle zu entwickeln. Mit einem globalen Netzwerk von Tausenden von sorgfältig geprüften Experten, ethischen und skalierbaren verwalteten Operationen, präziser Talentvermittlung und speziell entwickelter Technologie bietet SuperAnnotate vollständige Projekttransparenz und unvergleichliche Datenqualität. SuperAnnotate unterstützt komplexe Annotations-, Evaluations- und Verstärkungslern-Workflows, um fortschrittliche KI zu entwickeln, zu bewerten und auszurichten. Vertraut von Innovatoren wie Databricks, IBM und ServiceNow - und unterstützt von NVIDIA, Dell Technologies Capital, Databricks Ventures, Cox Enterprises und Lionel Messis Play Time VC - ermöglicht SuperAnnotate den weltweit führenden KI-Teams, verantwortungsvolle und hochmoderne Modelle mit menschlichen Daten zu entwickeln. **Average Rating:** 4.9/5.0 **Total Reviews:** 266 **User Satisfaction Scores:** - **Einfache Bedienung:** 9.5/10 (Category avg: 8.8/10) - **Skalierbarkeit:** 9.5/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriken:** 9.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilität des Rahmens:** 9.6/10 (Category avg: 8.7/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [SuperAnnotate](https://www.g2.com/de/sellers/superannotate) - **Unternehmenswebsite:** https://superannotate.com/ - **Gründungsjahr:** 2018 - **Hauptsitz:** San Francisco, CA - **Twitter:** @superannotate (714 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/18999422/ (315 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Student, CEO - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware - **Company Size:** 57% Kleinunternehmen, 26% Unternehmen mittlerer Größe #### Pros & Cons **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (91 reviews) - Benutzeroberfläche (57 reviews) - Anmerkungseffizienz (45 reviews) - Effizienz (42 reviews) - Qualität (35 reviews) **Cons:** - Leistungsprobleme (19 reviews) - Schwieriges Lernen (17 reviews) - Langsame Leistung (17 reviews) - Komplexität (14 reviews) - Lernkurve (12 reviews) ### 10. [IBM Watson Studio](https://www.g2.com/de/products/ibm-watson-studio/reviews) IBM Watson Studio auf IBM Cloud Pak for Data ist eine führende Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Lösung, die Unternehmen dabei hilft, die KI-gestützte digitale Transformation zu beschleunigen. Es ermöglicht Unternehmen, vertrauenswürdige KI zu skalieren und Entscheidungen zu optimieren. Erstellen, ausführen und verwalten Sie KI-Modelle in jeder Cloud durch einen automatisierten End-to-End-KI-Lebenszyklus – vereinfacht die Experimentierung und Bereitstellung, beschleunigt die Datenexploration und -vorbereitung und verbessert die Modellentwicklung und -schulung. Modelle überwachen und steuern, um Drift und Verzerrungen zu mindern und Modellrisiken zu verwalten. Entwickeln Sie eine ModelOps-Praxis, die Anwendungs- und Modellpipelines synchronisiert, um verantwortungsvolle, erklärbare KI in Ihrem Unternehmen zu operationalisieren. Als ein zentrales Angebot von IBM Cloud Pak for Data, einer einheitlichen Daten- und KI-Plattform, integriert sich Watson Studio nahtlos mit Datenmanagementdiensten, Datenschutz- und Sicherheitsfunktionen, KI-Anwendungstools, Open-Source-Frameworks und einem robusten Technologie-Ökosystem. Es vereint Teams und befähigt Unternehmen, die moderne Informationsarchitektur zu entwickeln, die KI erfordert, und sie in der gesamten Organisation zu integrieren. IBM Watson Studio ist code-optional, sodass sowohl Datenwissenschaftler als auch Business-Analysten auf derselben Plattform arbeiten können, indem es die besten Open-Source-Tools zusammen mit visuellen Drag-and-Drop-Funktionen bereitstellt. Es ermöglicht Organisationen, auf Datenressourcen zuzugreifen und Vorhersagen in Geschäftsprozesse und moderne Anwendungen einzubringen – was ihnen hilft, ihren Geschäftswert zu maximieren. Es ist geeignet für hybride Multicloud-Umgebungen, die leistungsstarke, sicherheits- und governancekritische Anforderungen stellen. Funktionen umfassen: • AutoAI, das zeitaufwändige, sich wiederholende Aufgaben eliminiert, indem es die Datenvorbereitung, Modellentwicklung, Feature-Engineering und Hyperparameter-Optimierung automatisiert. • Textanalyse zur Gewinnung von Erkenntnissen aus unstrukturierten Daten • Drag-and-Drop-Visuelles Modellieren mit SPSS Modeler • Breiter Datenzugriff – Flachdateien, Tabellenkalkulationen, große relationale Datenbanken • Hochentwickelte Grafik-Engine für den Aufbau atemberaubender Visualisierungen • Unterstützung für Python 3 Notebooks Watson Studio ist über mehrere Bereitstellungsoptionen verfügbar: • IBM Cloud Pak for Data – Eine offene, erweiterbare Daten- und KI-Plattform, die in jeder Cloud läuft • IBM Cloud Pak for Data System – Eine hybride Cloud, On-Premises-Plattform-in-a-Box • IBM Cloud Pak for Data as a Service – Eine Reihe von IBM Cloud Pak for Data Plattformdiensten, die vollständig auf der IBM Cloud verwaltet werden **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 160 **User Satisfaction Scores:** - **Einfache Bedienung:** 8.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Skalierbarkeit:** 8.8/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriken:** 9.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilität des Rahmens:** 8.8/10 (Category avg: 8.7/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [IBM](https://www.g2.com/de/sellers/ibm) - **Gründungsjahr:** 1911 - **Hauptsitz:** Armonk, NY - **Twitter:** @IBM (709,298 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Eigentum:** SWX:IBM **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Software-Ingenieur, CEO - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware - **Company Size:** 50% Unternehmen, 30% Kleinunternehmen #### Pros & Cons **Pros:** - KI-Fähigkeiten (4 reviews) - KI-Technologie (4 reviews) - Benutzerfreundlichkeit (4 reviews) - Maschinelles Lernen (4 reviews) - KI-Integration (3 reviews) **Cons:** - Teuer (3 reviews) - Lernkurve (3 reviews) - Steile Lernkurve (3 reviews) - Komplexe Schnittstelle (1 reviews) - Komplexität (1 reviews) ### 11. [Weights & Biases](https://www.g2.com/de/products/weights-biases/reviews) Weights & Biases ist die Plattform für KI-Entwickler, um KI-Anwendungen und -Modelle mit Vertrauen zu erstellen. ML-Ingenieure und KI-Entwickler nutzen W&B Weave und W&B Models, um alle LLMops- und MLops-Prozesse zu koordinieren, einschließlich Evaluierung, Debugging, Training, Feinabstimmung und Bereitstellung. W&B Weave hilft Entwicklern, ihre KI-Anwendungen zu evaluieren, zu überwachen und zu iterieren, um kontinuierlich Qualität, Latenz, Kosten und Sicherheit zu verbessern. W&B Models steigert die Experimentgeschwindigkeit und die Zusammenarbeit im Team unter ML-Teams, indem es ihnen hilft, Modelle schneller in die Produktion zu bringen und gleichzeitig Leistung, Datenzuverlässigkeit und Sicherheit zu gewährleisten. W&B dient auch als System der Aufzeichnung für alle ML- und KI-Aktivitäten. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 43 **User Satisfaction Scores:** - **Einfache Bedienung:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10) - **Skalierbarkeit:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriken:** 8.9/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilität des Rahmens:** 8.6/10 (Category avg: 8.7/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Weights & Biases](https://www.g2.com/de/sellers/weights-biases) - **Gründungsjahr:** 2017 - **Hauptsitz:** San Francisco, California, United States - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/18593641 (307 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Forschung, Computersoftware - **Company Size:** 52% Kleinunternehmen, 27% Unternehmen mittlerer Größe #### Pros & Cons **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (3 reviews) - Merkmale (2 reviews) - Einrichtung erleichtern (2 reviews) - Kundendienst (1 reviews) - Anpassungsflexibilität (1 reviews) **Cons:** - Funktionseinschränkungen (1 reviews) - Mangel an Anleitung (1 reviews) - Mangel an Werkzeugen (1 reviews) - Fehlende Funktionen (1 reviews) - Schlechte Dokumentation (1 reviews) ### 12. [Saturn Cloud](https://www.g2.com/de/products/saturn-cloud-saturn-cloud/reviews) Saturn Cloud ist eine tragbare KI-Plattform, die sicher in jedem Cloud-Konto installiert wird. Greifen Sie auf die besten GPUs zu, ohne Kubernetes-Konfiguration oder DevOps, ermöglichen Sie AI/ML-Teams, ML-Modelle mit jedem Stack zu entwickeln, bereitzustellen und zu verwalten, und geben Sie der IT-Sicherheit die Kontrollen, die für Ihr Unternehmen funktionieren. Zu den Kunden gehören NVIDIA, CFA Institute, Snowflake, Flatiron School, Nestlé und mehr. Fangen Sie kostenlos an unter: saturncloud.io **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 320 **User Satisfaction Scores:** - **Einfache Bedienung:** 9.4/10 (Category avg: 8.8/10) - **Skalierbarkeit:** 9.5/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriken:** 9.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilität des Rahmens:** 9.1/10 (Category avg: 8.7/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Saturn Cloud](https://www.g2.com/de/sellers/saturn-cloud) - **Gründungsjahr:** 2018 - **Hauptsitz:** New York, US - **Twitter:** @saturn_cloud (3,237 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/saturn-cloud/ (41 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Datenwissenschaftler, Student - **Top Industries:** Computersoftware, Höhere Bildung - **Company Size:** 82% Kleinunternehmen, 12% Unternehmen mittlerer Größe #### Pros & Cons **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (18 reviews) - GPU-Leistung (13 reviews) - Rechenleistung (10 reviews) - Einrichtung erleichtern (10 reviews) - Einfache Integrationen (8 reviews) **Cons:** - Teuer (6 reviews) - Fehlende Funktionen (5 reviews) - Komplexitätsprobleme (4 reviews) - Schlechte Dokumentation (4 reviews) - Schwierige Einrichtung (3 reviews) ### 13. [Dataiku](https://www.g2.com/de/products/dataiku/reviews) Dataiku ist die Plattform für AI-Erfolg, die Menschen, Orchestrierung und Governance vereint, um AI-Investitionen in messbare Geschäftsergebnisse zu verwandeln. Sie hilft Organisationen, von fragmentierten Experimenten zu einer koordinierten, vertrauenswürdigen Ausführung im großen Maßstab überzugehen. Für AI-Erfolg gebaut: Dataiku bringt Geschäftsexperten und AI-Spezialisten in derselben Umgebung zusammen und integriert Geschäftskontext in Analysen, Modelle und AI-Agenten. Geschäftsteams können selbstständig arbeiten und innovieren, während AI-Experten schnell bauen, bereitstellen und optimieren, um die Lücke zwischen Pilotprojekten und Produktion zu schließen. Orchestrierung, die skaliert: Dataiku verbindet Daten, AI-Dienste und Unternehmensanwendungen über Analysen, maschinelles Lernen und AI-Agenten hinweg. Integrierte Workflows liefern Wert über jede Cloud oder Infrastruktur hinweg, ohne Anbieterbindung oder Fragmentierung. Governance, der Sie vertrauen können: Dataiku integriert Governance über den gesamten AI-Lebenszyklus hinweg, sodass Teams Leistung, Kosten und Risiken verfolgen können, um Systeme erklärbar, konform und prüfbar zu halten. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 185 **User Satisfaction Scores:** - **Einfache Bedienung:** 8.7/10 (Category avg: 8.8/10) - **Skalierbarkeit:** 9.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriken:** 8.5/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilität des Rahmens:** 8.5/10 (Category avg: 8.7/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Dataiku](https://www.g2.com/de/sellers/dataiku) - **Unternehmenswebsite:** https://Dataiku.com - **Gründungsjahr:** 2013 - **Hauptsitz:** New York, NY - **Twitter:** @dataiku (22,943 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/dataiku/ (1,609 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Datenwissenschaftler, Datenanalyst - **Top Industries:** Finanzdienstleistungen, Pharmazeutika - **Company Size:** 60% Unternehmen, 22% Unternehmen mittlerer Größe #### Pros & Cons **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (82 reviews) - Merkmale (82 reviews) - Benutzerfreundlichkeit (46 reviews) - Einfache Integrationen (43 reviews) - Produktivitätssteigerung (42 reviews) **Cons:** - Lernkurve (45 reviews) - Steile Lernkurve (26 reviews) - Langsame Leistung (24 reviews) - Schwieriges Lernen (23 reviews) - Teuer (22 reviews) ### 14. [Encord](https://www.g2.com/de/products/encord/reviews) Encord ist die universelle Datenschicht für KI. Die Plattform hilft KI-Teams, ihre Modelle mit den richtigen Daten zu trainieren und auszuführen - indem sie Daten über den gesamten KI-Lebenszyklus verwalten, kuratieren, annotieren und ausrichten. Encord arbeitet mit über 300 führenden KI-Teams zusammen, darunter Woven by Toyota, Zipline, AXA und Flock Safety. Vertraulich Produktions-KI mit reichhaltigen multimodalen Daten aufbauen. Encord ist SOC 2, AICPA SOC, HIPAA und DSGVO konform. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 65 **User Satisfaction Scores:** - **Einfache Bedienung:** 9.5/10 (Category avg: 8.8/10) - **Skalierbarkeit:** 9.8/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriken:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilität des Rahmens:** 9.5/10 (Category avg: 8.7/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Encord](https://www.g2.com/de/sellers/encord) - **Gründungsjahr:** 2020 - **Hauptsitz:** San Francisco, US - **Twitter:** @encord_team (980 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/69557125 (178 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Computersoftware, Krankenhaus & Gesundheitswesen - **Company Size:** 51% Kleinunternehmen, 40% Unternehmen mittlerer Größe #### Pros & Cons **Pros:** - Kundendienst (5 reviews) - Anmerkungseffizienz (3 reviews) - Anmerkungswerkzeuge (3 reviews) - Effizienz (3 reviews) - Merkmale (3 reviews) **Cons:** - Komplexe Automatisierung (1 reviews) - Komplexität (1 reviews) - Mangel an Anleitung (1 reviews) ### 15. [TrueFoundry](https://www.g2.com/de/products/truefoundry/reviews) TrueFoundry bietet ein Enterprise-Grade AI Gateway, das ein LLM Gateway, MCP Gateway und Agent Gateway umfasst, wodurch Unternehmen in der Lage sind, sicher Modelle, Tools, Leitplanken und Agenten von einer einzigen Steuerungsebene aus zu verbinden, zu beobachten und zu verwalten. Das AI Gateway ermöglicht agentische Arbeitslasten, die sicher, effizient und zukunftssicher sind, durch einheitliche und zusammensetzbare Verbindungen über Anbieter hinweg. Über die Gateway-Ebene hinaus ermöglicht TrueFoundry Organisationen, benutzerdefinierte LLMs auf GPUs bereitzustellen und zu trainieren, MCP-Server zu hosten und benutzerdefinierte Agenten auszuführen – alles über eine Kubernetes-native Schnittstelle. Es unterstützt sowohl On-Premise- als auch VPC-Installationen für AI Gateway und Bereitstellungsumgebungen. TrueFoundry gewährleistet Enterprise-Grade-Compliance mit SOC 2, HIPAA und ITAR-Standards. Mit eingebautem Autoscaling, Caching und Ressourcenoptimierung befähigt TrueFoundry Organisationen, AI-Systeme sicher, effizient und auf einem zukunftssicheren Stack zu bauen, bereitzustellen und zu verwalten. Besuchen Sie www.truefoundry.com, um mehr zu erfahren. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 54 **User Satisfaction Scores:** - **Einfache Bedienung:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10) - **Skalierbarkeit:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriken:** 8.1/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilität des Rahmens:** 8.4/10 (Category avg: 8.7/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [TrueFoundry](https://www.g2.com/de/sellers/truefoundry) - **Unternehmenswebsite:** https://www.truefoundry.com/ - **Gründungsjahr:** 2021 - **Hauptsitz:** San Francisco, California - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/truefoundry/about (98 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen - **Company Size:** 49% Unternehmen mittlerer Größe, 36% Kleinunternehmen #### Pros & Cons **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (17 reviews) - Benutzeroberfläche (12 reviews) - Kundendienst (11 reviews) - Bereitstellung Leichtigkeit (11 reviews) - Einfache Integrationen (8 reviews) **Cons:** - Fehlende Funktionen (5 reviews) - Komplexität (2 reviews) - Komplexitätsprobleme (2 reviews) - Bereitstellungsprobleme (2 reviews) - Schwierige Einrichtung (2 reviews) ### 16. [Apache Airflow](https://www.g2.com/de/products/apache-airflow/reviews) Apache Airflow ist eine Open-Source-Plattform, die für das Erstellen, Planen und Überwachen komplexer Workflows entwickelt wurde. In Python entwickelt, ermöglicht sie es Benutzern, Workflows als Code zu definieren, was die dynamische Generierung von Pipelines und die nahtlose Integration mit verschiedenen Technologien erleichtert. Die modulare Architektur und das Nachrichtenschlangensystem von Airflow ermöglichen eine effiziente Skalierung, die Workflows von einzelnen Maschinen bis hin zu groß angelegten verteilten Systemen verwaltet. Die benutzerfreundliche Weboberfläche bietet umfassende Überwachungs- und Verwaltungsmöglichkeiten und bietet klare Einblicke in den Status von Aufgaben und Ausführungsprotokolle. Hauptmerkmale: - Reines Python: Workflows werden mit Standard-Python-Code definiert, was die dynamische Generierung von Pipelines und die einfache Integration mit bestehenden Python-Bibliotheken ermöglicht. - Benutzerfreundliche Weboberfläche: Eine robuste Webanwendung ermöglicht es Benutzern, Workflows zu überwachen, zu planen und zu verwalten, ohne dass Befehlszeilenschnittstellen erforderlich sind. - Erweiterbarkeit: Benutzer können benutzerdefinierte Operatoren definieren und Bibliotheken erweitern, um sie an ihre spezifische Umgebung anzupassen, was die Flexibilität der Plattform erhöht. - Skalierbarkeit: Die modulare Architektur von Airflow und die Verwendung von Nachrichtenschlangen ermöglichen es, eine beliebige Anzahl von Arbeitern zu orchestrieren, sodass es bei Bedarf skalierbar ist. - Robuste Integrationen: Die Plattform bietet zahlreiche Plug-and-Play-Operatoren zur Ausführung von Aufgaben über verschiedene Cloud-Plattformen und Drittanbieterdienste, was die einfache Integration in bestehende Infrastrukturen erleichtert. Primärer Wert und Problemlösung: Apache Airflow adressiert die Herausforderungen bei der Verwaltung komplexer Daten-Workflows, indem es eine skalierbare und dynamische Plattform für die Workflow-Orchestrierung bereitstellt. Durch die Definition von Workflows als Code wird Reproduzierbarkeit, Versionskontrolle und Zusammenarbeit zwischen Teams sichergestellt. Die Erweiterbarkeit der Plattform und die robusten Integrationen ermöglichen es Organisationen, sie an ihre spezifischen Bedürfnisse anzupassen, den betrieblichen Aufwand zu reduzieren und die Effizienz bei Datenverarbeitungsaufgaben zu verbessern. Die benutzerfreundliche Oberfläche und die Überwachungsfunktionen verbessern die Transparenz und Kontrolle über Workflows, was zu einer verbesserten Datenqualität und Zuverlässigkeit führt. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 123 **User Satisfaction Scores:** - **Einfache Bedienung:** 8.4/10 (Category avg: 8.8/10) - **Skalierbarkeit:** 8.9/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriken:** 8.1/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilität des Rahmens:** 8.8/10 (Category avg: 8.7/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [The Apache Software Foundation](https://www.g2.com/de/sellers/the-apache-software-foundation) - **Gründungsjahr:** 1999 - **Hauptsitz:** Wakefield, MA - **Twitter:** @TheASF (66,154 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/215982/ (2,408 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Dateningenieur - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware - **Company Size:** 44% Unternehmen mittlerer Größe, 31% Unternehmen #### Pros & Cons **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (35 reviews) - Benutzeroberfläche (18 reviews) - Flexibilität (13 reviews) - Automatisierung (10 reviews) - Einfache Integrationen (10 reviews) **Cons:** - Schwierige Einrichtung (13 reviews) - Lernkurve (9 reviews) - Steile Lernkurve (8 reviews) - Lernschwierigkeit (6 reviews) - Veraltete Benutzeroberfläche (6 reviews) ### 17. [V7 Darwin](https://www.g2.com/de/products/v7-darwin/reviews) V7 Darwin ist eine spezialisierte KI-Plattform zur Erstellung hochwertiger Trainingsdaten und zur Verwaltung von Annotations-Workflows. Sie ist für Teams konzipiert, die anspruchsvolle Computer-Vision-Modelle entwickeln und komplexe, domänenspezifische Herausforderungen mit KI lösen. V7 Darwin bietet eine umfassende Suite von Werkzeugen für die Datenbeschriftung, Videoannotation und medizinische Bildannotation. - Erstellen Sie pixelgenaue Bild- und Videoannotationen mit Auto-Annotate und SAM für semantische Masken, Instanzsegmentierung, Schlüsselpunkte und Polygone. - Entwickeln Sie medizinische KI mit Werkzeugen für DICOM-, NIfTI- und WSI-Annotationen, die eine Schnittstelle mit MPR, 3D-Rendering, präzisen Fadenkreuzen, Fensterung und schrägen Ansichten bieten. - Beschleunigen Sie die Videoannotation um bis zu 10x mit KI-unterstütztem Auto-Tracking für Objekte über mehrere Frames hinweg. - Verwalten Sie lange Videos, Multi-Kamera-Ansichten und verschachtelte Annotationsklassen. - Entwerfen Sie mehrstufige Überprüfungs-Workflows mit bedingter Logik, Konsens und Aufgabenverteilung für Ihre Datenbeschriftungspipeline. - Organisieren, filtern und verwalten Sie große Datensätze mit benutzerdefinierten Ansichten und Tags, die eine Echtzeit-Teamzusammenarbeit für Annotatoren, Prüfer und ML-Ingenieure ermöglichen. - Skalieren Sie Ihre Annotationsprojekte mit professionellen Datenbeschriftungsdiensten, einschließlich zertifizierter Annotatoren und Experten in verschiedenen Bereichen (medizinisch, Video, LLMs, wissenschaftlich). Sie können V7 Darwin nahtlos in Ihren bestehenden Tech-Stack integrieren und Annotationen mühelos importieren/exportieren. Erhalten Sie vollständige Kontrolle über Ihre Modelle, Aufgaben und Datensätze über die offene API, das Darwin-py SDK und die CLI. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 55 **User Satisfaction Scores:** - **Einfache Bedienung:** 9.5/10 (Category avg: 8.8/10) - **Skalierbarkeit:** 9.8/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriken:** 9.7/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilität des Rahmens:** 9.3/10 (Category avg: 8.7/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [V7](https://www.g2.com/de/sellers/v7) - **Gründungsjahr:** 2018 - **Hauptsitz:** London, England - **Twitter:** @v7labs (3,472 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/v7labs/ (104 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware - **Company Size:** 55% Kleinunternehmen, 35% Unternehmen mittlerer Größe #### Pros & Cons **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (10 reviews) - Anmerkungseffizienz (8 reviews) - Anmerkungswerkzeuge (7 reviews) - Merkmale (6 reviews) - Effizienz (5 reviews) **Cons:** - Fehlende Funktionen (5 reviews) - Fehlende Funktionen (5 reviews) - Eingeschränkte Funktionen (3 reviews) - Anmerkungsprobleme (2 reviews) - Schwierige Navigation (2 reviews) ### 18. [Aporia](https://www.g2.com/de/products/aporia/reviews) Aporia ist die führende AI-Kontrollplattform, der sowohl aufstrebende Tech-Startups als auch etablierte Fortune-500-Unternehmen vertrauen, um die Privatsphäre, Sicherheit und Zuverlässigkeit von AI-Anwendungen zu gewährleisten. Mit Aporia erhalten Organisationen robuste Leitplanken für AI, die effektiv Halluzinationen, Datenlecks und Prompt-Angriffe in Echtzeit mindern. Im Herzen der Leitplanken-Erkennungsmaschine liegt Aporia Labs, ein Team aus AI- und Cybersicherheitsspezialisten. Dieses Team widmet sich kontinuierlich der Erforschung und Entwicklung modernster Methoden zur Identifizierung und Minderung von Halluzinationen und Prompt-Angriffen, um den Ruf Ihrer Marke und das Vertrauen Ihrer Nutzer zu schützen. Mit dem Monitor-Builder von Aporia können Datenwissenschaftler problemlos maßgeschneiderte Monitore zur Erkennung einer Vielzahl von Problemen erstellen, einschließlich Datenverschiebung, Voreingenommenheit, Datenintegritätsproblemen und Leistungsverschlechterung. Gewinnen Sie Einblicke in Ihre Produktionsmodelle und leiten Sie leicht Erkenntnisse ab, um die Leistung zu verbessern und Geschäftsziele zu erreichen. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 68 **User Satisfaction Scores:** - **Einfache Bedienung:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) - **Skalierbarkeit:** 9.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriken:** 9.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilität des Rahmens:** 9.0/10 (Category avg: 8.7/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Coralogix](https://www.g2.com/de/sellers/coralogix) - **Gründungsjahr:** 2014 - **Hauptsitz:** San Francisco, CA - **Twitter:** @Coralogix (4,087 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/3763125/ (592 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Computersoftware, Computer- und Netzwerksicherheit - **Company Size:** 57% Kleinunternehmen, 34% Unternehmen mittlerer Größe #### Pros & Cons **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (19 reviews) - Merkmale (9 reviews) - Benutzeroberfläche (9 reviews) - Einfache Integrationen (8 reviews) - Kundendienst (6 reviews) **Cons:** - Komplexitätsprobleme (4 reviews) - Lernkurve (4 reviews) - Schwieriges Lernen (3 reviews) - Schwierige Einrichtung (3 reviews) - Fehlende Funktionen (3 reviews) ### 19. [SAS Model Manager](https://www.g2.com/de/products/sas-model-manager/reviews) SAS® Model Manager ist eine webbasierte Anwendung, die es Organisationen ermöglicht, analytische Modelle zu registrieren, zu modifizieren, zu verfolgen, zu bewerten, zu veröffentlichen und darüber zu berichten. Organisationen können Modelle in Ordnern oder Projekten speichern, Kandidatenmodelle entwickeln und validieren und Kandidatenmodelle für die Auswahl des Champion-Modells bewerten. Sie können dann Champion-Modelle veröffentlichen und überwachen. Alle Mitarbeiter in der Modellentwicklung und -wartung, einschließlich Datenmodellierer, Validierungstester, Bewertungsbeauftragte und Analysten, können SAS Model Manager verwenden. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 56 **User Satisfaction Scores:** - **Einfache Bedienung:** 8.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Skalierbarkeit:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriken:** 7.5/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilität des Rahmens:** 7.5/10 (Category avg: 8.7/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [SAS Institute Inc.](https://www.g2.com/de/sellers/sas-institute-inc-df6dde22-a5e5-4913-8b21-4fa0c6c5c7c2) - **Gründungsjahr:** 1976 - **Hauptsitz:** Cary, NC - **Twitter:** @SASsoftware (60,974 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1491/ (18,519 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Telefon:** 1-800-727-0025 **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Vertriebsleiter im Innendienst - **Top Industries:** Computersoftware - **Company Size:** 59% Unternehmen, 27% Kleinunternehmen #### Pros & Cons **Pros:** - Modellverwaltung (3 reviews) - Modellvielfalt (3 reviews) - Analytik (2 reviews) - Automatisierung (1 reviews) - Zusammenarbeit (1 reviews) **Cons:** - Lernkurve (2 reviews) - Komplexität (1 reviews) - Komplexitätsprobleme (1 reviews) - Schwieriges Lernen (1 reviews) - Schwierige Navigation (1 reviews) ### 20. [Datature](https://www.g2.com/de/products/datature/reviews) Datature ist eine KI-Vision-Plattform, die die Entwicklung von Computer Vision vereinfacht, indem sie Datenkennzeichnung, Modelltraining und Bereitstellung in einem einzigen Workflow vereint. Durch die Beseitigung der Notwendigkeit für fragmentierte Werkzeuge und komplexe Infrastruktur können sich Teams auf die Lösung realer Probleme konzentrieren. **Average Rating:** 4.9/5.0 **Total Reviews:** 38 **User Satisfaction Scores:** - **Einfache Bedienung:** 9.5/10 (Category avg: 8.8/10) - **Skalierbarkeit:** 9.5/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriken:** 9.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilität des Rahmens:** 8.9/10 (Category avg: 8.7/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Datature](https://www.g2.com/de/sellers/datature) - **Gründungsjahr:** 2020 - **Hauptsitz:** San Francisco, US - **Twitter:** @DatatureAI (167 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/datature/ (28 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Computersoftware, Forschung - **Company Size:** 63% Kleinunternehmen, 29% Unternehmen #### Pros & Cons **Pros:** - Effizienz (5 reviews) - Anmerkungseffizienz (4 reviews) - Benutzerfreundlichkeit (4 reviews) - Modellverwaltung (4 reviews) - KI-Fähigkeiten (3 reviews) **Cons:** - Begrenzte Anpassung (2 reviews) - Anmerkungsprobleme (1 reviews) - Schwieriges Lernen (1 reviews) - Schwierige Einrichtung (1 reviews) - Teuer (1 reviews) ### 21. [WhyLabs](https://www.g2.com/de/products/whylabs/reviews) Die Fähigkeit, die Gesundheit von KI-Anwendungen zu kontrollieren und zu beobachten, ist entscheidend für den Erfolg und den ROI jeder Erfahrung, die entweder von prädiktiven oder generativen KI-Modellen angetrieben wird. WhyLabs ermöglicht es Teams, KI-Anwendungen verantwortungsvoll einzusetzen und fehlerfrei zu betreiben. Von Fortune-100-Unternehmen bis hin zu KI-ersten Startups haben Teams die Tools von WhyLabs übernommen, um ML- und generative KI-Anwendungen zu überwachen. Die Open-Source-Tools und die SaaS-Observability-Plattform von WhyLabs decken Drift, Datenqualitätsprobleme, Bias und Halluzinationen auf. Mit WhyLabs reduzieren Teams manuelle Operationen um über 80 % und verkürzen die Zeit zur Lösung von KI-Vorfällen um das 20-fache. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 27 **User Satisfaction Scores:** - **Einfache Bedienung:** 8.5/10 (Category avg: 8.8/10) - **Skalierbarkeit:** 8.1/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriken:** 9.1/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilität des Rahmens:** 8.9/10 (Category avg: 8.7/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [WhyLabs](https://www.g2.com/de/sellers/whylabs) - **Gründungsjahr:** 2019 - **Hauptsitz:** Seattle, WA - **Twitter:** @WhyLabs (1,185 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/whylabsai/ (54 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware - **Company Size:** 48% Kleinunternehmen, 26% Unternehmen mittlerer Größe #### Pros & Cons **Pros:** - Kundendienst (4 reviews) - KI-Fähigkeiten (1 reviews) - Analytik (1 reviews) - Fähigkeiten (1 reviews) - Benutzerfreundlichkeit (1 reviews) **Cons:** - API-Probleme (2 reviews) - Fehlende Funktionen (2 reviews) - Schlechte Dokumentation (2 reviews) - Schwierige Einrichtung (1 reviews) - Mangel an Anleitung (1 reviews) ### 22. [Arize AI](https://www.g2.com/de/products/arize-ai/reviews) Arize AI bietet eine All-in-One-Plattform für KI- und Agenten-Engineering, die für die Komplexität und das unvorhersehbare Verhalten generativer Modelle entwickelt wurde. Mit speziell entwickelten Tools zur Beobachtung, Bewertung und Optimierung der Leistung können Teams Probleme frühzeitig erkennen, verstehen, warum sie auftreten, und die Zuverlässigkeit von der Entwicklung bis zur Produktion verbessern. Offen und interoperabel konzipiert, ermöglicht Arize schnellere Iterationen, sicherere Bereitstellungen und zuverlässigere Kundenerfahrungen, während es unabhängig von Anbieter, Framework und Sprache bleibt. Prompt IDE: Entwerfen, testen und entwickeln Sie Prompts mit Live-Eingaben, -Ausgaben und Bewertungsergebnissen Tracing & Observability: Visualisieren Sie jeden Schritt des Verhaltens eines Agenten mit der OpenInference-Instrumentierung von Arize Bewertung: Führen Sie Online- und Offline-LLM-as-a-Judge- und menschliche Feedback-Schleifen durch, um Genauigkeit und Aufgabenerfolg zu messen Kontinuierliche Verbesserung: Verwenden Sie Tracing-Analyse, Bewertungsfeedback und kuratierte Datensätze, um Experimente durchzuführen und Agenten zu verbessern Co-Pilot-Assistent (Alyx): Stellen Sie natürliche Sprachfragen zur Agentenleistung innerhalb der Arize-Plattform Echtzeitüberwachung & Warnungen: Verfolgen Sie benutzerdefinierte Metriken, überwachen Sie Latenz, Token-Nutzung, Ausfälle und setzen Sie Warnungen, um Produktionsprobleme frühzeitig zu erkennen **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 28 **User Satisfaction Scores:** - **Einfache Bedienung:** 7.7/10 (Category avg: 8.8/10) - **Skalierbarkeit:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriken:** 9.2/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilität des Rahmens:** 7.5/10 (Category avg: 8.7/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Arize AI](https://www.g2.com/de/sellers/arize-ai) - **Hauptsitz:** Berkeley, US - **Twitter:** @arizeai (4,429 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/arizeai/about (160 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen - **Company Size:** 43% Kleinunternehmen, 29% Unternehmen mittlerer Größe #### Pros & Cons **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (2 reviews) - Einfache Integrationen (2 reviews) - Merkmale (2 reviews) - Fähigkeiten (1 reviews) - Maschinelles Lernen (1 reviews) **Cons:** - Fehlende Funktionen (2 reviews) - API-Probleme (1 reviews) - Schwieriges Lernen (1 reviews) - Mangel an Anleitung (1 reviews) - Lernkurve (1 reviews) ## Parent Category [Künstliche Intelligenz Software](https://www.g2.com/de/categories/artificial-intelligence) ## Related Categories - [Predictive Analytics Software](https://www.g2.com/de/categories/predictive-analytics) - [Maschinelles Lernsoftware](https://www.g2.com/de/categories/machine-learning) - [Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen](https://www.g2.com/de/categories/data-science-and-machine-learning-platforms) - [Datenkennzeichnungssoftware](https://www.g2.com/de/categories/data-labeling) - [Generative KI-Infrastruktur-Software](https://www.g2.com/de/categories/generative-ai-infrastructure) - [Software zur Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)](https://www.g2.com/de/categories/large-language-model-operationalization-llmops) - [Low-Code Machine-Learning-Plattformen-Software](https://www.g2.com/de/categories/low-code-machine-learning-platforms) --- ## Buyer Guide ### Was Sie über MLOps-Plattformen wissen sollten ### Was sind MLOps-Plattformen? MLOps-Lösungen wenden Werkzeuge und Ressourcen an, um sicherzustellen, dass maschinelle Lernprojekte ordnungsgemäß und effizient durchgeführt werden, einschließlich Datenverwaltung, Modellmanagement und Modellbereitstellung. 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 maschinellem Lernen können Benutzer große Datenmengen analysieren. Ob strukturiert oder unstrukturiert, es deckt Muster auf und hilft, datengetriebene Vorhersagen zu treffen. Ein entscheidender Aspekt des maschinellen Lernprozesses ist die Entwicklung, Verwaltung und Überwachung von maschinellen Lernmodellen. Benutzer nutzen MLOps-Plattformen, um maschinelle Lernmodelle zu verwalten und zu überwachen, während sie in Geschäftsapplikationen integriert werden.  Obwohl MLOps-Fähigkeiten in Softwareprodukten oder Plattformen zusammenkommen können, ist es im Grunde eine Methodik. Wenn Datenwissenschaftler, Dateningenieure, Entwickler und andere Geschäftsinteressenten zusammenarbeiten und sicherstellen, dass die Daten ordnungsgemäß verwaltet und auf Bedeutung untersucht werden, benötigen sie MLOps, um sicherzustellen, dass die Teams abgestimmt sind und dass maschinelle Lernprojekte verfolgt und reproduziert werden können. #### Welche Arten von MLOps-Plattformen gibt es? Nicht alle MLOps-Plattformen sind gleich. Diese Werkzeuge ermöglichen es Entwicklern und Datenwissenschaftlern, maschinelle Lernmodelle zu verwalten und zu überwachen. Sie unterscheiden sich jedoch in Bezug auf die unterstützten Datentypen sowie die Methode und Art der Bereitstellung.  **Cloud** 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. Diese Plattformen ermöglichen es ihnen, die Modelle in der Cloud zu trainieren und bereitzustellen. Dies hilft auch, wenn diese Modelle in verschiedene Anwendungen eingebaut werden, da es einen einfacheren Zugang bietet, um die bereitgestellten Modelle zu ändern und anzupassen. **On-Premises** 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 Datensicherheits- und Latenzproblemen. In Fällen wie dem Gesundheitswesen erfordern strenge Vorschriften wie HIPAA, dass Daten sicher sind. Daher können On-Premises-Lösungen für einige Fachleute, wie diejenigen im Gesundheitswesen und im Regierungssektor, wo die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen streng und manchmal entscheidend ist, von entscheidender Bedeutung sein. **Edge** Einige Plattformen ermöglichen das Hochfahren von Algorithmen am Edge, das aus einem Mesh-Netzwerk von Rechenzentren besteht, die Daten lokal verarbeiten und speichern, bevor sie an ein zentrales Speicherzentrum oder die Cloud gesendet werden. Edge-Computing optimiert Cloud-Computing-Systeme, um Unterbrechungen oder Verlangsamungen beim Senden und Empfangen von Daten zu vermeiden. ** ** ### Was sind die gemeinsamen Merkmale von MLOps-Plattformen? Die folgenden sind einige Kernmerkmale innerhalb von MLOps-Plattformen, die für Benutzer nützlich sein können: **Modelltraining:** Feature Engineering ist der Prozess der Umwandlung von Rohdaten in Merkmale, die das zugrunde liegende Problem für die prädiktiven Modelle besser darstellen. Es ist ein entscheidender Schritt beim Aufbau eines Modells und führt zu einer verbesserten Modellgenauigkeit bei ungesehenen Daten. Der Aufbau eines Modells erfordert das Training, indem es mit Daten gefüttert wird. Das Training eines Modells ist der Prozess, bei dem die richtigen Werte für alle Gewichte und den Bias aus den eingegebenen Daten bestimmt werden. Zwei wichtige Methoden, die zu diesem Zweck verwendet werden, sind überwachtes Lernen und unüberwachtes Lernen. 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 Werkzeuge zur Verfolgung von Metriken wie Genauigkeit und Verlust. Es kann helfen, alle maschinellen Lernmodelle, die im gesamten Unternehmen bereitgestellt werden, aufzuzeichnen, zu katalogisieren und zu organisieren. Nicht alle Modelle sind für alle Benutzer gedacht. Daher ermöglichen einige Werkzeuge die Bereitstellung von Benutzern basierend auf der Berechtigung, maschinelle Lernmodelle sowohl bereitzustellen als auch zu iterieren. **Modellbereitstellung:** Die Bereitstellung von maschinellen Lernmodellen ist der Prozess, die Modelle in Produktionsumgebungen verfügbar zu machen, wo sie Vorhersagen für andere Softwaresysteme liefern. Einige Werkzeuge ermöglichen es Benutzern, Modellartefakte zu verwalten und zu verfolgen, welche Modelle in der Produktion bereitgestellt sind. Bereitstellungsmethoden nehmen die Form von REST-APIs, GUI für On-Demand-Analysen und mehr an. **Metriken:** Benutzer können die Modellnutzung und -leistung in der Produktion kontrollieren. Dies hilft, zu verfolgen, wie die Modelle abschneiden. ### Was sind die Vorteile von MLOps-Plattformen? Durch die Nutzung von MLOps-Plattformen können Datenwissenschaftler Einblick in ihre maschinellen Lernbemühungen gewinnen. Dies hilft ihnen, besser zu verstehen, was funktioniert und was nicht, und sie erhalten die notwendigen Werkzeuge, um Probleme zu beheben, wenn sie auftreten. Mit diesen Werkzeugen bereiten Experten ihre Daten vor und bereichern sie, nutzen maschinelle Lernbibliotheken und setzen ihre Algorithmen in die Produktion um. **Dateninsights teilen:** Benutzer können Daten, Modelle, Dashboards oder andere verwandte Informationen mit kollaborationsbasierten Werkzeugen teilen, um Teamarbeit zu fördern und zu erleichtern. **Datenwissenschaft vereinfachen und skalieren:** Vorgefertigte Modelle und sofort einsatzbereite Pipelines, die auf spezifische Aufgaben zugeschnitten sind, helfen, den Prozess zu straffen. Diese Plattformen helfen effizient, Experimente über viele Knoten hinweg zu skalieren, um verteiltes Training auf großen Datensätzen durchzuführen. **Besser 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. MLOps-Plattformen erleichtern dieses Experimentieren durch Datenvisualisierungs-, Datenaugmentierungs- und Datenvorbereitungstools. Verschiedene Arten von Schichten und Optimierern für Deep Learning werden ebenfalls im Experimentieren verwendet, die Algorithmen oder Methoden sind, um die Attribute von neuronalen Netzwerken wie Gewichte und Lernrate zu ändern, um die Verluste zu reduzieren. ### Wer nutzt MLOps-Plattformen? Datenwissenschaftler sind sehr gefragt, aber es gibt einen Mangel an verfügbaren Fachkräften. Der Kompetenzbereich ist vielfältig und umfangreich (zum Beispiel gibt es einen Bedarf, eine Vielzahl von Algorithmen, fortgeschrittener Mathematik, Programmierkenntnissen und mehr zu verstehen); daher sind solche Fachleute schwer zu finden und verlangen hohe Vergütungen. Um dieses Problem zu lösen, enthalten Plattformen zunehmend Funktionen, die es einfacher machen, KI-Lösungen zu entwickeln, wie Drag-and-Drop-Funktionen und vorgefertigte Algorithmen. Darüber hinaus ist es für den Start von Datenwissenschaftsprojekten entscheidend, dass das breitere Unternehmen in diese Projekte investiert. Die robusteren Plattformen bieten Ressourcen, die es nicht-technischen Benutzern ermöglichen, 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 Interessenten innerhalb der Organisation zusammenzuarbeiten. **Citizen Data Scientists:** Insbesondere mit dem Aufkommen benutzerfreundlicherer Funktionen wenden sich Citizen Data Scientists, die nicht professionell ausgebildet sind, aber Datenfähigkeiten entwickelt haben, zunehmend MLOps zu, um KI in ihre Organisation zu bringen. **Professionelle Datenwissenschaftler:** Experten-Datenwissenschaftler nutzen diese Plattformen, um Datenwissenschaftsoperationen über den gesamten Lebenszyklus hinweg zu skalieren, den Prozess vom Experimentieren bis zur Bereitstellung zu vereinfachen, die Datenerkundung und -vorbereitung zu beschleunigen sowie die Modellentwicklung und -schulung. **Geschäftsinteressenten:** Geschäftsinteressenten nutzen diese Werkzeuge, um Klarheit über die maschinellen Lernmodelle zu gewinnen und besser zu verstehen, wie sie mit dem breiteren Geschäft und seinen Operationen zusammenhängen. ### Was sind die Alternativen zu MLOps-Plattformen? Alternativen zu MLOps-Plattformen können diese Art von Software entweder teilweise oder vollständig ersetzen: [Datenwissenschafts- und maschinelle Lernplattformen](https://www.g2.com/categories/data-science-and-machine-learning-platforms) **:** Abhängig vom Anwendungsfall könnten Unternehmen Datenwissenschafts- und maschinelle Lernplattformen in Betracht ziehen. Diese Software bietet eine Plattform für die vollständige End-to-End-Entwicklung von maschinellen Lernmodellen und kann robustere Funktionen zur Operationalisierung dieser Algorithmen bieten. [Maschinelle Lernsoftware](https://www.g2.com/categories/machine-learning) **:** MLOps-Plattformen sind großartig für die umfassende Überwachung und Verwaltung von Modellen, sei es für Computer Vision, Natural Language Processing (NLP) und mehr. In einigen Fällen möchten Unternehmen jedoch eine Lösung, die eher sofort verfügbar ist und die sie in Plug-and-Play-Manier verwenden können. In einem solchen Fall können sie maschinelle Lernsoftware in Betracht ziehen, die weniger Einrichtungszeit und Entwicklungskosten erfordert. Viele verschiedene Arten von maschinellen Lernalgorithmen führen verschiedene Aufgaben und Funktionen aus. Diese Algorithmen können aus spezifischeren maschinellen Lernalgorithmen bestehen, wie Assoziationsregel-Lernen, Bayes'sche Netzwerke, Clustering, Entscheidungsbaum-Lernen, genetische Algorithmen, Lernklassifikationssysteme und Support-Vektor-Maschinen, unter anderem. Dies hilft Organisationen, die nach Punktlösungen suchen. #### Software im Zusammenhang mit MLOps-Plattformen Verwandte Lösungen, die zusammen mit MLOps-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 MLOps-Plattformen Datenvorbereitungsfunktionen bieten, könnten Unternehmen ein dediziertes Vorbereitungstool bevorzugen. [Datenlager-Software](https://www.g2.com/categories/data-warehouse) **:** Die meisten Unternehmen haben eine große Anzahl von unterschiedlichen Datenquellen, und um alle ihre Daten am besten zu integrieren, implementieren sie ein Datenlager. Datenlager speichern Daten aus mehreren Datenbanken und Geschäftsanwendungen, sodass Business-Intelligence- und Analysetools alle Unternehmensdaten aus einem einzigen Repository abrufen können.  [Datenkennzeichnungssoftware](https://www.g2.com/categories/data-labeling) **:** Um überwachtes Lernen in Gang zu bringen, ist es entscheidend, beschriftete Daten zu haben. Eine systematische, nachhaltige Kennzeichnungsanstrengung kann durch Datenkennzeichnungssoftware unterstützt werden, die ein Werkzeugset bietet, mit dem Unternehmen unbeschriftete Daten in beschriftete Daten umwandeln und entsprechende KI-Algorithmen erstellen können. [Natural Language Processing (NLP) Software](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-nlp) **:** NLP 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 aus. NLP-Algorithmen bieten Spracherkennung und natürliche Sprachgenerierung (NLG), die Daten in verständliche menschliche Sprache umwandelt. Einige Beispiele für NLP-Anwendungen sind Chatbots, Übersetzungsanwendungen und Social-Media-Überwachungstools, die soziale Netzwerke nach Erwähnungen durchsuchen. ### Herausforderungen mit MLOps-Plattformen Softwarelösungen können mit ihren eigenen Herausforderungen kommen.  **Datenanforderungen:** Für die meisten KI-Algorithmen sind große Datenmengen erforderlich, um das Notwendige zu lernen. Benutzer müssen maschinelle Lernalgorithmen mit Techniken wie Verstärkungslernen, überwachtem Lernen und unüberwachtem 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 erforderlichen Aktionen auszuführen. Der durchschnittliche Benutzer kann nicht einfach eine KI-Software starten und erwarten, dass sie alle seine Probleme löst. **Algorithmische Voreingenommenheit:** Obwohl die Technologie effizient ist, ist sie nicht immer effektiv und ist mit verschiedenen Arten von Voreingenommenheiten in den Trainingsdaten behaftet, wie Rassen- oder Geschlechtervoreingenommenheiten. 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 MLOps-Plattformen kaufen? Die Implementierung von KI kann sich positiv auf Unternehmen in einer Vielzahl von Branchen auswirken. Hier sind einige Beispiele: **Finanzdienstleistungen:** Der Einsatz von KI in den Finanzdienstleistungen ist weit verbreitet, wobei Banken sie für alles verwenden, von der Entwicklung von Kreditscore-Algorithmen bis hin zur Analyse von Gewinnberichten, um Trends zu erkennen. Mit MLOps-Plattformen können Datenwissenschaftsteams Modelle mit Unternehmensdaten erstellen und sie sowohl in interne als auch externe Anwendungen bereitstellen. **Gesundheitswesen:** Im Gesundheitswesen können Unternehmen diese Plattformen nutzen, um Patientengruppen 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 kauft man MLOps-Plattformen #### Anforderungserhebung (RFI/RFP) für MLOps-Plattformen Wenn ein Unternehmen gerade erst anfängt und seine erste Datenwissenschafts- und maschinelle Lernplattform 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 grundlegender 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, müssen sie 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 einzusteigen. 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 Umfang der Bereitstellung könnte es hilfreich sein, ein RFI zu erstellen, eine einseitige Liste mit einigen Stichpunkten, die beschreiben, was von einer Datenwissenschaftsplattform benötigt wird. #### Vergleichen Sie MLOps-Plattformen **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 vorzubereiten, die jedem Anbieter gestellt werden sollen. **Erstellen Sie eine Shortlist** Aus der Longlist der Anbieter ist es hilfreich, die Liste der Anbieter zu verkleinern 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 sicherzustellen, dass der Vergleich gründlich ist, 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 sich jeder Anbieter im Vergleich zur Konkurrenz schlägt. #### Auswahl von MLOps-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 das richtige Interesse, die richtigen 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 fest 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 oder für die Empfehlung des Produkts an andere zu gewähren. **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 Stichprobengröße 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. ### Was kosten MLOps-Plattformen? Wie bereits erwähnt, kommen MLOps-Plattformen sowohl als On-Premises- als auch als Cloud-Lösungen. Die Preisgestaltung zwischen den beiden kann unterschiedlich sein, wobei erstere oft mit höheren Vorabkosten für die Einrichtung der Infrastruktur verbunden sind.  Wie bei jeder Software sind diese Plattformen häufig in verschiedenen Stufen erhältlich, wobei die eher einsteigerfreundlichen Lösungen weniger kosten als die unternehmensweiten. Erstere haben oft nicht so viele Funktionen und können Nutzungsbeschränkungen haben. Anbieter können eine gestaffelte 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 einhergehen, die entweder unbegrenzt oder auf eine bestimmte Anzahl von Stunden pro Abrechnungszyklus begrenzt sein kann. Einmal eingerichtet, erfordern sie oft keine erheblichen Wartungskosten, insbesondere wenn sie in der Cloud bereitgestellt werden. Da diese Plattformen oft mit vielen zusätzlichen Funktionen ausgestattet sind, 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 MLOps-Plattformen, um einen gewissen ROI zu erzielen. Da sie versuchen, die Verluste aus der Software wieder hereinzuholen, ist es entscheidend, die Kosten zu verstehen. Wie bereits erwähnt, werden diese Plattformen typischerweise pro Benutzer abgerechnet, manchmal gestaffelt je nach 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 sich Prozesse verbessert haben 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 MLOps-Plattformen **Wie werden MLOps-Plattformen 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 von MLOps-Plattformen verantwortlich?** Es kann viele Menschen oder viele 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. Daher ist es selten, dass eine Person oder sogar ein Team ein vollständiges Verständnis aller Datenressourcen eines Unternehmens hat. 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. **Wie sieht der Implementierungsprozess für MLOps-Plattformen aus?** In Bezug auf die Implementierung ist es typisch, dass die Plattformbereitstellung in begrenztem Umfang beginnt und anschließend in größerem Umfang ausgerollt wird. Zum Beispiel könnte eine Einzelhandelsmarke entscheiden, ihren Einsatz eines Personalisierungsalgorithmus für eine begrenzte Anzahl von Besuchern ihrer Website zu A/B-testen, um besser zu verstehen, wie er abschneidet. 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 war, könnte das Team zurück ans Reißbrett gehen und versuchen herauszufinden, was schiefgelaufen ist. Dies wird die Untersuchung der Trainingsdaten sowie 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), könnte das Unternehmen zurück zu den Grundlagen gehen und seine Daten als Ganzes überprüfen müssen. **Wann sollten Sie MLOps-Plattformen implementieren?** Wie bereits erwähnt, ist die Datenverarbeitung, die die Vorbereitung und Sammlung von Daten umfasst, ein grundlegendes Merkmal von Datenwissenschaftsprojekten. Daher müssen Unternehmen Priorität darauf legen, ihre Daten in Ordnung zu bringen und sicherzustellen, 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.  ### MLOps-Plattformen Trends **AutoML** AutoML hilft, viele Aufgaben zu automatisieren, die zur Entwicklung von KI- und maschinellen Lernanwendungen erforderlich sind. Anwendungen umfassen automatische Datenvorbereitung, automatisiertes Feature Engineering, Bereitstellung von Erklärbarkeit für Modelle und mehr. **Eingebettete KI** Maschinen- und Deep-Learning-Funktionalitäten werden zunehmend in nahezu 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, Marketing-Automatisierung und Analyselösungen ermöglicht es Benutzern, Prozesse zu straffen, bestimmte Aufgaben zu automatisieren und sich mit prädiktiven Fähigkeiten einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Eingebettete KI könnte in den kommenden Jahren allmählich zunehmen und könnte dies auf die Weise tun, wie Cloud-Bereitstellung und mobile Fähigkeiten im letzten Jahrzehnt oder so 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, mikroservicebasierten Struktur entwickelt, insbesondere für Entwicklungsoperationsbedürfnisse. Darüber hinaus hat der Boom der öffentlichen Cloud-Infrastrukturdienste es großen Unternehmen ermöglicht, Entwicklungs- und Infrastrukturdienste anderen Unternehmen mit einem Pay-as-you-use-Modell anzubieten. KI-Software ist da keine Ausnahme, da dieselben Unternehmen MLaaS anderen Unternehmen anbieten. Entwickler nutzen diese vorgefertigten Algorithmen und Lösungen einfach, indem sie ihnen ihre eigenen Daten zuführen, um Erkenntnisse zu gewinnen. Die Nutzung von Systemen, die von Unternehmensunternehmen gebaut wurden, hilft kleinen Unternehmen, Zeit, Ressourcen und Geld zu sparen, indem sie die Notwendigkeit eliminieren, qualifizierte maschinelle Lernentwickler einzustellen. MLaaS wird weiter wachsen, da Unternehmen weiterhin auf diese Mikroservices angewiesen sind und der Bedarf an KI zunimmt. **Erklärbarkeit** Wenn es um maschinelle Lernalgorithmen geht, insbesondere Deep Learning, kann es besonders 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 weitesten verbreitete Prinzip in der aktuellen KI-Ethik-Literatur, und daher wird Erklärbarkeit, ein Teilbereich der Transparenz, entscheidend. MLOps-Plattformen enthalten zunehmend Werkzeuge zur Erklärbarkeit, die Benutzern helfen, Erklärbarkeit in ihre Modelle einzubauen und die Anforderungen an die Datenerklärbarkeit in Gesetzen wie dem Datenschutzgesetz der Europäischen Union, der DSGVO, zu erfüllen.