# Beste MLOps-Plattformen - Seite 4 *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)* Plattformen zur Operationalisierung von maschinellem Lernen (MLOps) ermöglichen es Benutzern, maschinelle Lernmodelle zu verwalten, zu überwachen und bereitzustellen, während sie in Geschäftsapplikationen integriert werden. Sie automatisieren die Bereitstellung, verfolgen die Gesundheit und Genauigkeit der Modelle und ermöglichen es Teams, maschinelles Lernen im gesamten Unternehmen zu skalieren, um greifbare Geschäftsergebnisse zu erzielen. ### Kernfähigkeiten von MLOps-Plattformen Um in die Kategorie der MLOps-Plattformen aufgenommen zu werden, muss ein Produkt folgende Kriterien erfüllen: - Eine Plattform zur Überwachung und Verwaltung von maschinellen Lernmodellen anbieten - Benutzern ermöglichen, Modelle in Geschäftsapplikationen im gesamten Unternehmen zu integrieren - Die Gesundheit und Leistung der bereitgestellten maschinellen Lernmodelle verfolgen - Ein ganzheitliches Management-Tool bereitstellen, um alle im Unternehmen bereitgestellten Modelle besser zu verstehen ### Häufige Anwendungsfälle für MLOps-Plattformen Datenwissenschafts- und ML-Engineering-Teams nutzen MLOps-Plattformen, um Modelle zu operationalisieren und ihre Leistung im Laufe der Zeit aufrechtzuerhalten. Häufige Anwendungsfälle umfassen: - Automatisierung der Bereitstellungspipeline für von Datenwissenschaftlern erstellte ML-Modelle in Produktionsanwendungen - Überwachung von Modellverschiebungen, Genauigkeitsverschlechterungen und Leistungsanomalien in bereitgestellten Modellen - Verwaltung von Experimentverfolgung, Modellversionierung und Sicherheitsgovernance über den gesamten ML-Lebenszyklus ### Wie sich MLOps-Plattformen von anderen Tools unterscheiden MLOps-Plattformen konzentrieren sich auf die Wartung und Überwachung von bereitgestellten Modellen, anstatt auf die anfängliche Modellentwicklung. Dies unterscheidet sie von [Datenwissenschafts- und maschinellen Lernplattformen](https://www.g2.com/categories/data-science-and-machine-learning-platforms), die sich auf den Modellaufbau und das Training konzentrieren. Einige MLOps-Lösungen bieten eine zentrale Verwaltung aller Modelle im Unternehmen an einem einzigen Ort und können sprachunabhängig oder für bestimmte Sprachen wie Python oder R optimiert sein. ### Einblicke von G2 zu MLOps-Plattformen Basierend auf den Kategorietrends auf G2 stechen Modellüberwachung und Experimentverfolgung als die am meisten geschätzten Fähigkeiten hervor. Verbesserte Modellzuverlässigkeit und schnellere Iterationszyklen heben sich als primäre Vorteile der Einführung hervor. ## How Many MLOps-Plattformen Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 251 ## How Does G2 Rank MLOps-Plattformen Products? **Warum Sie den Software-Rankings von G2 vertrauen können:** - 30 Analysten und Datenexperten - 6,700+ 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. ## Which MLOps-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:** [ILUM](https://www.g2.com/de/products/ilum-ilum/reviews) - **Am einfachsten zu bedienen:** [Roboflow](https://www.g2.com/de/products/roboflow/reviews) - **Top-Trending:** [Arize AI](https://www.g2.com/de/products/arize-ai/reviews) - **Beste kostenlose Software:** [Databricks](https://www.g2.com/de/products/databricks/reviews) --- **Sponsored** ### Alteryx Alteryx hilft Unternehmen über seine Alteryx One-Plattform, komplexe, unverbundene Daten in einen sauberen, KI-bereiten Zustand zu transformieren. Egal, ob Sie Finanzprognosen erstellen, die Leistung von Lieferanten analysieren, Kundendaten segmentieren, die Mitarbeiterbindung analysieren oder wettbewerbsfähige KI-Anwendungen aus Ihren proprietären Daten entwickeln, Alteryx One macht es einfach, Daten zu bereinigen, zu mischen und zu analysieren, um die einzigartigen Erkenntnisse freizuschalten, die zu wirkungsvollen Entscheidungen führen. KI-gestützte Analysen Alteryx automatisiert und vereinfacht jede Phase der Datenvorbereitung und -analyse, von der Validierung und Anreicherung bis hin zu prädiktiven Analysen und automatisierten Erkenntnissen. Integrieren Sie generative KI direkt in Ihre Workflows, um komplexe Datenaufgaben zu rationalisieren und schneller Erkenntnisse zu gewinnen. Unübertroffene Flexibilität, egal ob Sie codefreie Workflows, natürliche Sprachbefehle oder Low-Code-Optionen bevorzugen, Alteryx passt sich Ihren Bedürfnissen an. Vertrauenswürdig. Sicher. Unternehmensbereit. 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[Arthur](https://www.g2.com/de/products/arthur-arthur/reviews) Arthur ist das Unternehmen für KI-Leistung. Wir helfen Datenwissenschaftlern, Produktverantwortlichen und Geschäftsführern, die Abläufe von tabellarischen, NLP- und Computer-Vision-Modellen zu beschleunigen, um Genauigkeit, Erklärbarkeit und Fairness zu optimieren. Genauigkeit: Verfolgen Sie die Modellleistung, um Datenverschiebungen zu erkennen und darauf zu reagieren und die Modellgenauigkeit für bessere Geschäftsergebnisse zu verbessern. Erklärbarkeit: Bauen Sie Vertrauen auf, stellen Sie die Einhaltung von Vorschriften sicher und erzielen Sie umsetzbarere ML-Ergebnisse mit den Erklärbarkeits- und Transparenz-APIs von Arthur. Fairness: Überwachen Sie proaktiv auf Verzerrungen, verfolgen Sie Modellergebnisse anhand benutzerdefinierter Verzerrungsmetriken und verbessern Sie die Fairness Ihrer Modelle. Der forschungsgeleitete Ansatz von Arthur zur Produktentwicklung treibt exklusive Fähigkeiten in den Bereichen Computer Vision, NLP, Verzerrungsminderung und anderen kritischen Bereichen voran. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 2 **How Do G2 Users Rate Arthur?** - **Einfache Bedienung:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Skalierbarkeit:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriken:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilität des Rahmens:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Arthur?** - **Verkäufer:** [Arthur](https://www.g2.com/de/sellers/arthur-65a28c60-087c-4edc-a6dd-123304a24f8d) - **Gründungsjahr:** 2018 - **Hauptsitz:** New York, US - **Twitter:** @itsArthurAI (2,152 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/arthurai/ (42 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Unternehmen mittlerer Größe, 50% Kleinunternehmen ### 2. [Blox.ai](https://www.g2.com/de/products/blox-ai/reviews) Blox.ai ist die weltweit erste universelle KI-Plattform, die Anwendungen über Workflows hinweg unterstützt und einen einzigartigen Mehrwert bietet. Mit seiner proprietären KI-gestützten Architektur ermöglicht Blox.ai Unternehmen, die Kraft ihrer Daten zu nutzen, um eine Vielzahl von Geschäftsproblemen zu lösen, von Klassifizierung und Erkennung bis hin zu Vorhersage und Prognose. Blox.ai ist ein dynamisches System, das kontinuierlich lernt und vollständig anpassbar ist. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 2 **How Do G2 Users Rate Blox.ai?** - **Einfache Bedienung:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Skalierbarkeit:** 6.7/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriken:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilität des Rahmens:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Blox.ai?** - **Verkäufer:** [Blox.ai](https://www.g2.com/de/sellers/blox-ai) - **Gründungsjahr:** 2016 - **Hauptsitz:** Redwood City, US - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/vue-ai/ (26 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen #### What Are Blox.ai's Pros and Cons? **Pros:** - KI-Fähigkeiten (1 reviews) - Datenverwaltung (1 reviews) - Benutzerfreundlichkeit (1 reviews) - Merkmale (1 reviews) - Produktivitätssteigerung (1 reviews) **Cons:** - Teuer (1 reviews) - Integrationsschwierigkeit (1 reviews) - Begrenzte Anpassung (1 reviews) ### 3. [Dunnhumby Model Lab](https://www.g2.com/de/products/dunnhumby-model-lab/reviews) dunnhumby Model Lab ist eine Anwendung, die automatisierte Pipelines für den Einsatz von maschinellen Lernalgorithmen bereitstellt. Beim Entwickeln von Modellen durchlaufen Datenwissenschaftler viele Schritte, die oft repetitiv und zeitaufwendig sind. Model Lab automatisiert die meisten der zeitaufwendigen Schritte, sodass sich Datenwissenschaftler auf die Modellierungsphase konzentrieren können, die Wert liefert. Das Produkt bietet eine automatisierte Abstimmung der Hyperparameter, sodass die Benutzer sich auf die Erkundung vieler verschiedener Algorithmen konzentrieren können. Dank unserer Parallelrechnungsfunktion werden alle Modelle parallel ausgeführt, was zu einer erheblichen Reduzierung der Laufzeit führt. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 2 **Who Is the Company Behind Dunnhumby Model Lab?** - **Verkäufer:** [dunnhumby](https://www.g2.com/de/sellers/dunnhumby) - **Gründungsjahr:** 1989 - **Hauptsitz:** Brook Green, GB - **Twitter:** @dunnhumby (9,492 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/dunnhumby (2,959 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Unternehmen, 50% Unternehmen mittlerer Größe ### 4. [Falkonry LRS](https://www.g2.com/de/products/falkonry-lrs/reviews) Falkonry LRS ist ein vorgefertigtes maschinelles Lernsystem, das prädiktive Operationen ermöglicht. LRS ermöglicht es Benutzern, alle Betriebsdaten an einem Ort zu überprüfen und zu verwalten, bietet leistungsstarke Visualisierung und vereinfacht die Skalierung großer prädiktiver Betriebsanwendungen im gesamten Unternehmen. Falkonry LRS analysiert multivariate Zeitreihendaten, um Muster zu entdecken, kritische Ereignisse vorherzusagen und Verhaltensweisen zu erklären, die in Ihren Operationen von Bedeutung sind. Falkonry LRS ist für industrielle Anwender wie Fertigungs-, Prozess- und Qualitätsingenieure entwickelt, damit sie maschinelles Lernen (ML) nutzen können, ohne die Hilfe von Datenwissenschaftlern zu benötigen. Falkonry LRS ist containerisiert und skalierbar für Cloud- und On-Premise-Infrastrukturen. Mit der Möglichkeit der luftdichten Bereitstellung kann es auch für Anwendungen mit hohen Sicherheitsanforderungen verwendet werden. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 3 **How Do G2 Users Rate Falkonry LRS?** - **Einfache Bedienung:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Skalierbarkeit:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriken:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilität des Rahmens:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Falkonry LRS?** - **Verkäufer:** [Falkonry](https://www.g2.com/de/sellers/falkonry) - **Gründungsjahr:** 2012 - **Hauptsitz:** Cupertino, US - **Twitter:** @falkonry (412 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/falkonry/ (36 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 67% Unternehmen mittlerer Größe, 33% Kleinunternehmen #### What Are Falkonry LRS's Pros and Cons? **Pros:** - Fähigkeiten (1 reviews) - Datenspeicherung (1 reviews) - Benutzerfreundlichkeit (1 reviews) - Maschinelles Lernen (1 reviews) **Cons:** - Ungenauigkeitsprobleme (1 reviews) - Modellbeschränkungen (1 reviews) - Leistungsprobleme (1 reviews) ### 5. [Hopsworks](https://www.g2.com/de/products/hopsworks/reviews) Hopsworks ist eine kollaborative ML-Plattform mit dem leistungsstärksten Feature Store für Batch- und Echtzeitdaten. Gebaut um den fortschrittlichsten und modularsten Feature Store der Branche, der nahtlose Integration für bestehende Pipelines bietet und hilft, Modelle schneller in die Produktion zu bringen. Was und warum? Ein Feature Store ist eine Plattform zur Verwaltung von Features beim Erstellen und Bereitstellen von maschinellen Lernmodellen. Ein Feature Store wie Hopsworks wird für schnellere Iteration und schnellere Bereitstellung von Modellen in der Produktion verwendet. Es ist vorteilhaft für die Skalierung und das einfachere Verschieben von Echtzeit-Maschinenlern-Anwendungsfällen sowie zur Steigerung der Produktivität von Daten- und KI-Teams. Integration Als offene und modulare Plattform integriert sich Hopsworks mit allen wichtigen Tools im Data-Science-Ökosystem und kann auf allen Cloud-Plattformen als verwaltete Lösung bereitgestellt werden. Hopsworks ist eine Python-zentrierte Plattform, Ihr bestehender Python-Code und Ihre Pipeline können nahtlos mit Hopsworks verwendet werden, und auf unserer Unternehmenslösung können Sie Ihre eigenen Bibliotheken oder jedes gewünschte Framework installieren und in einer lokalen Jupyter-Umgebung arbeiten. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 2 **How Do G2 Users Rate Hopsworks?** - **Einfache Bedienung:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Skalierbarkeit:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriken:** 6.7/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilität des Rahmens:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Hopsworks?** - **Verkäufer:** [Hopsworks](https://www.g2.com/de/sellers/hopsworks) - **Gründungsjahr:** 2018 - **Hauptsitz:** Stockholm, SE - **Twitter:** @hopsworks (1,439 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/hopsworks/ (36 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen, 50% Unternehmen mittlerer Größe ### 6. [Maxim AI](https://www.g2.com/de/products/maxim-ai/reviews) Bei Maxim bauen wir einen End-to-End-Bewertungs-Stack, um Entwicklungsteams bei der Bewertung von KI-Anwendungen zu unterstützen und sie iterativ zu verbessern. Unsere Plattform rationalisiert den gesamten Lebenszyklus von KI-Anwendungen, von der Prompt-Entwicklung (Experimentieren, Versionierung, Bereitstellung) bis hin zu Vorabtests für Qualität und Funktionalität, der Erstellung und Verwaltung von Datensätzen für Tests und Feinabstimmung sowie der Überwachung nach der Veröffentlichung. Unser Ziel ist es, Entwicklungsteams dabei zu helfen, qualitativ hochwertige KI-Produkte schneller auf den Markt zu bringen. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 3 **How Do G2 Users Rate Maxim AI?** - **Einfache Bedienung:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10) - **Skalierbarkeit:** 7.5/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriken:** 9.2/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilität des Rahmens:** 9.2/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Maxim AI?** - **Verkäufer:** [Maxim AI](https://www.g2.com/de/sellers/maxim-ai) - **Gründungsjahr:** 2023 - **Hauptsitz:** San Francisco, US - **Twitter:** @getMaximAI (372 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/maxim-ai/ (11 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 33% Kleinunternehmen, 33% Unternehmen mittlerer Größe #### What Are Maxim AI's Pros and Cons? **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (3 reviews) - Einfache Integrationen (2 reviews) - Alarmsystem (1 reviews) - Anmerkungseffizienz (1 reviews) - Automatisierung (1 reviews) **Cons:** - Schlechte Dokumentation (1 reviews) ### 7. [MLPerf](https://www.g2.com/de/products/mlperf/reviews) Eine umfassende ML-Benchmark-Suite zur Messung der Leistung von ML-Software-Frameworks, ML-Hardware-Beschleunigern und ML-Cloud-Plattformen. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 2 **How Do G2 Users Rate MLPerf?** - **Einfache Bedienung:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Skalierbarkeit:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriken:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilität des Rahmens:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind MLPerf?** - **Verkäufer:** [MLPerf](https://www.g2.com/de/sellers/mlperf) - **Hauptsitz:** N/A - **Twitter:** @MLPerf (713 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/mlperf/ (7 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Unternehmen, 50% Kleinunternehmen ### 8. [Myelin.io](https://www.g2.com/de/products/myelin-io/reviews) Myelin ist ein Kubernetes-natives End-to-End-Maschinenlern-Framework. Es ermöglicht Datenwissenschaftlern und Maschinenlern-Ingenieuren, Maschinenlernmodelle zu trainieren, bereitzustellen und zu überwachen. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 2 **How Do G2 Users Rate Myelin.io?** - **Einfache Bedienung:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) - **Skalierbarkeit:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriken:** 6.7/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilität des Rahmens:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Myelin.io?** - **Verkäufer:** [Myelin.io](https://www.g2.com/de/sellers/myelin-io) - **Hauptsitz:** London, GB - **Twitter:** @myelinio (7 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/myelinio/ (2 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Unternehmen, 50% Kleinunternehmen ### 9. [Picsellia](https://www.g2.com/de/products/picsellia/reviews) Picsellia bietet einen gesamten KI-Entwicklungs-Stack, der für Bilder optimiert ist: Es deckt jeden Schritt ab, der erforderlich ist, um ein Computer-Vision-Modell in der Produktion einzusetzen. Benutzer können ihre KI-Modelle direkt auf der Plattform strukturieren, betreiben und verbessern. \>\>\> Unsere Mission \<\<\< Wir bemühen uns, technischen Teams zu helfen, ihre CV-Modelle in CV-Pipelines aufzurüsten, indem wir eine vollständige MLOps-Plattform bereitstellen, die ausschließlich für Computer-Vision-Projekte entwickelt wurde. Unsere Philosophie ist es, unser Produkt ständig zu verbessern, um die Bedürfnisse unserer Kunden zu erfüllen. \>\>\> Wichtige Funktionen von Picsellia \<\<\< - Datenmanagement Speichern, suchen, filtern und annotieren Sie Ihre Daten an einem einzigen Ort. Die zentralisierte und intuitive Beschriftungsoberfläche von Picsellia ermöglicht es Ihren Teams, gleichzeitig zu annotieren. - Experimentverfolgung Verfolgen und vergleichen Sie Ihre Experimente und finden Sie Ihr leistungsstärkstes Modell. Sobald das erledigt ist, hilft Ihnen Picsellia, die beste Hyperparameter-Kombination zu finden, um die Leistung Ihres Modells zu optimieren. - Verarbeitungen Führen Sie Aufgaben wie Datenaugmentation direkt auf der Plattform durch. Automatisieren Sie Ihre Prozesse und starten Sie sie zu der Zeit und mit den Daten, die Sie möchten. - Modellbereitstellung Setzen Sie Ihre Modelle in nur einer Minute in der Produktion ein, mit oder ohne Server. Sie erhalten einen skalierbaren und serverlosen API-Endpunkt! - Modellüberwachung Überwachen Sie die Leistung Ihres Modells in Echtzeit. Identifizieren und beheben Sie potenzielle Fehlerfälle, bevor Ihre Kunden sie erleben. Richten Sie Warnungen ein. - Automatisierte Pipelines Verwandeln Sie Ihren CV-Lebenszyklus in einen Workflow. Visualisieren und überprüfen Sie direkt Ihre Vorhersagen, um Ihre Trainingsdaten zu verbessern und die Effizienz Ihrer Modelle zu steigern. \>\>\> Es folgt den Bedürfnissen Ihres Unternehmens \<\<\< Picsellia ist so konzipiert, dass es so erweiterbar wie möglich ist, unsere Kunden sind nicht an unsere Produkte gebunden, da wir eine offene Umgebung bieten. Es fördert die Zusammenarbeit, reduziert Ausfallraten und wächst mit Ihrem Unternehmen. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 2 **How Do G2 Users Rate Picsellia?** - **Einfache Bedienung:** 5.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Metriken:** 3.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilität des Rahmens:** 3.3/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Picsellia?** - **Verkäufer:** [Picsell.ia](https://www.g2.com/de/sellers/picsell-ia) - **Gründungsjahr:** 2020 - **Hauptsitz:** Toulouse, FR - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/picsell-ia (13 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Unternehmen, 50% Kleinunternehmen ### 10. [Robust Intelligence](https://www.g2.com/de/products/robust-intelligence/reviews) Das Robust Intelligence Model Engine (RIME) hilft Ihrem Team, den KI-Lebenszyklus zu sichern und KI-Fehler zu verhindern. Führen Sie Hunderte von Tests durch, um implizite Annahmen und Fehler von Vorproduktionsmodellen automatisch zu identifizieren. Modellproduktionsbereitschaft in Stunden, nicht Monaten. Priorisieren Sie die Entwicklung Ihrer Modelle anstatt das Schreiben von Tests. Standardisieren Sie den KI-Testprozess in Ihrer Organisation. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 2 **How Do G2 Users Rate Robust Intelligence?** - **Einfache Bedienung:** 5.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Metriken:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilität des Rahmens:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Robust Intelligence?** - **Verkäufer:** [Cisco](https://www.g2.com/de/sellers/cisco) - **Gründungsjahr:** 1984 - **Hauptsitz:** San Jose, CA - **Twitter:** @Cisco (721,419 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/cisco/ (95,742 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Eigentum:** NASDAQ:CSCO **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen ### 11. [Run:AI](https://www.g2.com/de/products/run-ai/reviews) Datenwissenschaft produktiver gestalten mit der Rechenleistung, um mehr Experimente durchzuführen und KI-Initiativen schneller bereitzustellen. Die cloud-native Compute-Orchestrierungsplattform von Run:AI bietet Datenwissenschaftlern Zugriff auf die gesamte gebündelte Rechenleistung, die sie benötigen, um die KI-Entwicklung und -Bereitstellung zu beschleunigen – ob vor Ort oder in der Cloud. Die Plattform bietet IT und MLOps Sichtbarkeit und Kontrolle über die Planung und dynamische Bereitstellung von GPUs, um mehr als 2-fache Steigerungen der Auslastung der bestehenden Infrastruktur zu erzielen. Auf Kubernetes aufgebaut, ermöglicht Run:AI nahtlose Integration in bestehende IT- und Datenwissenschafts-Workflows. Erfahren Sie mehr unter www.run.ai. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 2 **How Do G2 Users Rate Run:AI?** - **Einfache Bedienung:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Run:AI?** - **Verkäufer:** [Run:AI](https://www.g2.com/de/sellers/run-ai) - **Gründungsjahr:** 2018 - **Hauptsitz:** Tel Aviv, IL - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/28641828 (62 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Unternehmen, 50% Unternehmen mittlerer Größe ### 12. [Segments.ai](https://www.g2.com/de/products/segments-ai/reviews) Multi-Sensor-Labeling-Plattform für Robotik und autonomes Fahren. Segments.ai ist eine schnelle und präzise Daten-Labeling-Plattform für die Annotation von Multi-Sensor-Daten. Sie können Segmentierungslabels, Vektorlabels und mehr über die intuitiven Labeling-Oberflächen für Bilder, Videos und 3D-Punktwolken (Lidar und RGBD) erhalten. Bildsegmentierung - Semantische Segmentierung - Instanzsegmentierung - Panoptische Segmentierung - ML-gestützte Labeling-Tools: DeepPixels und Autosegment Bildvektor-Labeling - Begrenzungsrahmen - Polygone - Polylinien - Schlüsselpunkte Punktwolken-Segmentierung - Semantische Segmentierung - Instanzsegmentierung - Panoptische Segmentierung Punktwolken-Vektor-Labeling - Kuboide / 3D-Begrenzungsrahmen - Schlüsselpunkte - Polygone und Polylinien Videolabeling - Labeln Sie Datenfolgen schnell mit Interpolation und ML-Unterstützung. - Labeln Sie zusammengeführte 3D-Punktwolken unbegrenzter Größe. - Labeln Sie 3D-Sequenzen schneller mit dem Batch-Modus und der zusammengeführten Punktwolkenansicht. Sensorfusion: Visualisieren und labeln Sie mehrere Modalitäten in derselben Oberfläche. Erstellen Sie Ihren cleveren Annotation-Workflow genau so, wie Sie es möchten, mit der Flexibilität, die Sie benötigen, um die Arbeit schnell und effizient zu erledigen. Segments.ai ist eine Self-Service-Plattform mit dediziertem Support von unserem Kernteam von Ingenieuren, wenn Sie ihn benötigen. - Ein Python-SDK, das endlich Sinn macht - Dokumentation, die die Einrichtung zum Kinderspiel macht - Self-Service mit Support nur, wenn Sie feststecken, damit wir Sie nicht ausbremsen - Automatisches Auslösen von Aktionen mit Webhooks - Verbinden Sie Ihren Cloud-Anbieter (AWS, Google Cloud, Azure) - Exportieren Sie zu beliebten ML-Frameworks (PyTorch, TensorFlow, Hugging Face 🤗) Schulen Sie Ihre Belegschaft ein oder nutzen Sie einen unserer Workforce-Partner. Unsere Management-Tools erleichtern das gemeinsame Labeln und Überprüfen großer Datensätze. Starten Sie noch heute mit einer kostenlosen Testversion unter https://segments.ai/join **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 22 **How Do G2 Users Rate Segments.ai?** - **Einfache Bedienung:** 8.6/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Segments.ai?** - **Verkäufer:** [Segments.ai](https://www.g2.com/de/sellers/segments-ai) - **Gründungsjahr:** 2020 - **Hauptsitz:** Leuven, Vlaams-Brabant, Belgium - **Twitter:** @SegmentsAI (484 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/segmentsai/ (12 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Forschung, Computersoftware - **Company Size:** 95% Kleinunternehmen, 5% Unternehmen mittlerer Größe #### What Are Segments.ai's Pros and Cons? **Pros:** - Merkmale (3 reviews) - Datenkennzeichnung (2 reviews) - Effizienz (2 reviews) - Zeitersparnis (2 reviews) - Anmerkungseffizienz (1 reviews) **Cons:** - Schwieriges Lernen (2 reviews) - Lernkurve (2 reviews) - Anmerkungsprobleme (1 reviews) - Mangel an Funktionen (1 reviews) - Mangel an Werkzeugen (1 reviews) ### 13. [Superwise](https://www.g2.com/de/products/superwise-ai-superwise/reviews) Da immer mehr Unternehmen auf KI-Modelle setzen, um ihre Wirkung und ihren Gewinn zu steigern, wächst der Bedarf an Verwaltung, Überwachung und Optimierung des realen Verhaltens dieser Modelle. Superwise.ai ist das Unternehmen, das die Gesundheit von KI-Modellen in der Produktion überwacht und sicherstellt. Bereits von erstklassigen Organisationen genutzt, überwacht Superwise.ai täglich Millionen von Vorhersagen, um die Risiken zu beseitigen, die sich aus der Black-Box-Natur dieser Modelle ergeben: schlechte Entscheidungen, unerwünschte Voreingenommenheit und Compliance-Probleme. Ihre KI-Sicherheitslösung fungiert als die einzige verlässliche Quelle für alle Beteiligten und befähigt Datenwissenschafts- und Betriebsteams mit den richtigen Erkenntnissen, ihre Nutzung von KI zu skalieren, indem sie unabhängiger, agiler werden und Vertrauen in den Betrieb ihrer Modelle gewinnen. Implementierte Anwendungsfälle umfassen Vorhersagen des Kundenlebenszeitwerts (CLV), Betrugserkennung, Lead-Scoring, Underwriting, Kreditrisiko und mehr. Für seine innovative Technologie und Herangehensweise anerkannt, wurde Superwise kürzlich von Gartner als 2020 Cool Vendor in Enterprise AI Governance benannt. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 2 **How Do G2 Users Rate Superwise?** - **Einfache Bedienung:** 9.2/10 (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:** 9.2/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Superwise?** - **Verkäufer:** [superwise.ai](https://www.g2.com/de/sellers/superwise-ai) - **Gründungsjahr:** 2017 - **Hauptsitz:** Nashville, US - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/superwise-ai (95 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen ### 14. [Vertex Explainable AI](https://www.g2.com/de/products/vertex-explainable-ai/reviews) Erklärbare KI ist eine Reihe von Tools und Frameworks, die Ihnen helfen, die Vorhersagen Ihrer maschinellen Lernmodelle zu verstehen und zu interpretieren, nativ integriert in eine Reihe von Google-Produkten und -Diensten. Damit können Sie die Modellleistung debuggen und verbessern und anderen helfen, das Verhalten Ihrer Modelle zu verstehen. Sie können auch Merkmalszuweisungen für Modellvorhersagen in AutoML Tables, BigQuery ML und Vertex AI generieren und das Modellverhalten visuell mit dem What-If Tool untersuchen. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 2 **How Do G2 Users Rate Vertex Explainable AI?** - **Einfache Bedienung:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) - **Skalierbarkeit:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriken:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilität des Rahmens:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Vertex Explainable AI?** - **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 **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Unternehmen, 50% Unternehmen mittlerer Größe #### What Are Vertex Explainable AI's Pros and Cons? **Pros:** - Zusammenarbeit (1 reviews) - Kosteneinsparung (1 reviews) - Datenverwaltung (1 reviews) - Einfacher Zugang (1 reviews) - Einfache Integrationen (1 reviews) ### 15. [Wallaroo.ai](https://www.g2.com/de/products/wallaroo-ai/reviews) Einfache Produktion von KI im großen Maßstab: Jedes Modell, jede Hardware, überall. Speziell für die Produktion von KI entwickelt, damit KI-Teams schlank und flexibel bleiben. Ermöglicht es Ihnen, schnell Wert für Ihre Cloud-Analysen, Edge-KI und generative KI-Initiativen zu erzielen. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 2 **How Do G2 Users Rate Wallaroo.ai?** - **Einfache Bedienung:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Skalierbarkeit:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriken:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilität des Rahmens:** 6.7/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Wallaroo.ai?** - **Verkäufer:** [Wallaroo](https://www.g2.com/de/sellers/wallaroo) - **Gründungsjahr:** 2017 - **Hauptsitz:** New York, US - **Twitter:** @Wallarooai (738 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/wallarooai (44 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen ### 16. [Xyonix](https://www.g2.com/de/products/xyonix/reviews) Xyonix ist ein Beratungsunternehmen für maschinelles Lernen und KI. Wir bewerten Kundendaten und präsentieren mögliche Lösungen durch eine detaillierte Projektbewertung und Entwicklungsplan. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 2 **How Do G2 Users Rate Xyonix?** - **Einfache Bedienung:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Skalierbarkeit:** 6.7/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriken:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilität des Rahmens:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Xyonix?** - **Verkäufer:** [Xyonix](https://www.g2.com/de/sellers/xyonix) - **Gründungsjahr:** 2016 - **Hauptsitz:** Seattle, US - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/xyonix (7 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Unternehmen, 50% Kleinunternehmen ### 17. [Allegro AI Trains server](https://www.g2.com/de/products/allegro-ai-trains-server/reviews) ClearML ist die führende Open-Source-Komplettlösung zur Entfesselung von KI in Unternehmen, der von führenden Fortune-500-Unternehmen, Unternehmen, der Wissenschaft und innovativen Start-ups weltweit vertraut wird. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Allegro AI Trains server?** - **Einfache Bedienung:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Metriken:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilität des Rahmens:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Allegro AI Trains server?** - **Verkäufer:** [Allegro AI](https://www.g2.com/de/sellers/allegro-ai) - **Gründungsjahr:** 2016 - **Hauptsitz:** Berkeley, US - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/clearml (35 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Unternehmen mittlerer Größe ### 18. [Arya.ai](https://www.g2.com/de/products/arya-ai/reviews) Arya.ai ist eine unternehmensgerechte KI-Plattform, die speziell für die Bereiche Banken, Versicherungen und Finanzdienstleistungen entwickelt wurde. Sie bietet eine Reihe von KI-Lösungen, die darauf abzielen, komplexe Prozesse zu automatisieren, die Entscheidungsfindung zu verbessern und die Einhaltung von Vorschriften sicherzustellen. Durch die Bereitstellung vorgefertigter, finanzspezifischer Modelle ermöglicht Arya.ai Institutionen, ihre KI-Einführung zu beschleunigen, die Entwicklungszeit und Betriebskosten zu senken und gleichzeitig hohe Standards in Bezug auf Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu wahren. Hauptmerkmale und Funktionalitäten: - Apex – AI API-Bibliothek: Eine Sammlung von KI-APIs, die nahtlos in bestehende Infrastrukturen integriert werden können und prädiktive Analysen und automatisierte Entscheidungsfindung mit minimalen Störungen ermöglichen. - Nexus – AI API-Gateway: Eine robuste Lösung zur Verwaltung des API-Verkehrs, zur Durchsetzung von Governance und zur Sicherstellung der Compliance, die für nahtlose Integration und zuverlässige Leistung ausgelegt ist. - Prism – Generative AI-Plattform: Ein bevorstehender sicherer KI-Arbeitsbereich, der darauf abzielt, Aufgaben zu automatisieren, die Zusammenarbeit zu verbessern und die Produktivität in modernen Teams zu steigern. - AryaXAI – ML-Observabilitätsplattform: Ein umfassendes Tool zur Überwachung, Erklärung, Prüfung und Verwaltung von KI-Modellen, das Transparenz und die Einhaltung von regulatorischen Standards sicherstellt. - Libra – Anpassbare KI-Module: Aufgabenspezifische KI-Modelle, die darauf ausgelegt sind, Kernprozesse in großem Maßstab zu automatisieren oder zu erweitern, einschließlich autonomer Risikoprüfung und automatisierter Schadensbearbeitung. Primärer Wert und bereitgestellte Lösungen: Arya.ai adressiert den kritischen Bedarf an verantwortungsvoller und skalierbarer KI-Einführung im Finanzsektor. Durch die Bereitstellung von produktionsbereiten KI-Modellen und -Tools vereinfacht es die Implementierung von KI-Lösungen, sodass Institutionen diese innerhalb von Wochen umsetzen können. Diese schnelle Implementierungsfähigkeit reduziert die Entwicklungszeit und Betriebskosten und optimiert Budgets für maximalen Return on Investment. Darüber hinaus stellt Arya.ai durch den Fokus auf Erklärbarkeit und Prüfbarkeit sicher, dass KI-gesteuerte Entscheidungen transparent und konform mit regulatorischen Standards sind, wodurch Risiken im Zusammenhang mit der KI-Einführung gemindert werden. Letztendlich befähigt Arya.ai Finanzinstitute, die Betriebseffizienz zu steigern, die Kundenzufriedenheit zu verbessern und fundierte Entscheidungen in großem Maßstab zu treffen. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Arya.ai?** - **Einfache Bedienung:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Skalierbarkeit:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) **Who Is the Company Behind Arya.ai?** - **Verkäufer:** [Arya.ai](https://www.g2.com/de/sellers/arya-ai) - **Gründungsjahr:** 2013 - **Hauptsitz:** Mumbai, IN - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/arya-ai/ (86 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Unternehmen mittlerer Größe #### What Are Arya.ai's Pros and Cons? **Pros:** - Automatisierung (1 reviews) - Benutzerfreundlichkeit (1 reviews) - Einfache Integrationen (1 reviews) - Flexibilität (1 reviews) - Implementierungsleichtigkeit (1 reviews) **Cons:** - Schwieriges Lernen (1 reviews) - Integrationsschwierigkeit (1 reviews) - Schlechte Dokumentation (1 reviews) - Steile Lernkurve (1 reviews) ### 19. [Azure Ai Foundry](https://www.g2.com/de/products/azure-ai-foundry/reviews) Azure AI Foundry ist eine umfassende Plattform, die darauf ausgelegt ist, Organisationen bei der Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung von künstlichen Intelligenz (KI)-Lösungen im großen Maßstab zu unterstützen. Sie bietet eine Reihe von Tools und Diensten, die den KI-Entwicklungszyklus optimieren und es Datenwissenschaftlern und Entwicklern ermöglichen, effizient zusammenzuarbeiten und KI-Modelle nahtlos von der Konzeption bis zur Produktion zu bringen. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Integrierte Entwicklungsumgebung: Bietet einen einheitlichen Arbeitsbereich für die Datenvorbereitung, das Modelltraining und die Bewertung, was einen kohärenten Entwicklungsprozess erleichtert. - Skalierbare Infrastruktur: Nutzt die Cloud-Fähigkeiten von Azure, um skalierbare Rechenressourcen bereitzustellen, die unterschiedliche Arbeitslasten bewältigen und optimale Leistung sicherstellen. - Modellbereitstellung und -verwaltung: Vereinfacht die Bereitstellung von KI-Modellen in Produktionsumgebungen mit robusten Überwachungs- und Verwaltungstools, um Zuverlässigkeit und Leistung zu gewährleisten. - Kollaborationstools: Verbessert die Teamarbeit durch gemeinsame Arbeitsbereiche, Versionskontrolle und rollenbasierte Zugriffsrechte, was eine effiziente Zusammenarbeit unter den Teammitgliedern fördert. - Vorgefertigte KI-Modelle und -Dienste: Bietet eine Bibliothek mit vortrainierten Modellen und KI-Diensten, die die Entwicklung beschleunigen und die Markteinführungszeit für KI-Lösungen verkürzen. Primärer Wert und Benutzerlösungen: Azure AI Foundry adressiert die Herausforderungen, denen sich Organisationen bei der Entwicklung und Operationalisierung von KI-Lösungen gegenübersehen, indem es eine End-to-End-Plattform bereitstellt, die sich nahtlos in bestehende Arbeitsabläufe integriert. Es reduziert die Komplexität der Verwaltung von KI-Projekten, verbessert die Zusammenarbeit zwischen Teams und gewährleistet Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit bei KI-Bereitstellungen. Durch die Nutzung von Azure AI Foundry können Unternehmen Innovationen beschleunigen, Entscheidungsprozesse verbessern und sich durch den effektiven Einsatz von KI-Technologien einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Azure Ai Foundry?** - **Einfache Bedienung:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Azure Ai Foundry?** - **Verkäufer:** [Azure Ai Foundry](https://www.g2.com/de/sellers/azure-ai-foundry) - **Hauptsitz:** N/A - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen ### 20. [Bria](https://www.g2.com/de/products/bria-bria/reviews) Bria ist eine visuelle generative KI-Plattform für Unternehmen, die es Organisationen ermöglicht, kontrollierbare, konforme KI für die Bild- und Videogenerierung in großem Maßstab einzusetzen. Mit Hauptsitz in Israel und globalen Kunden bietet Bria produktionsbereite Infrastruktur für Unternehmen, die zuverlässige, rechtlich sichere visuelle KI in ihre Arbeitsabläufe integrieren müssen. Entwickelt für große Unternehmen in den Bereichen Marketing, Medien, E-Commerce und Konsumgüter, liefert die Plattform von Bria Bildgenerierung, Bearbeitung und Anpassung durch Grundmodelle, die ausschließlich auf lizenzierten Inhalten trainiert wurden. Die Lösung bietet flexible Integration über APIs, SDKs, quelloffene Modelle und vorgefertigte Pipelines, mit Unterstützung für Feinabstimmung, erweiterte Steuerungen und Bereitstellung in Cloud- oder On-Premises-Umgebungen. Bria löst die kritische Herausforderung, visuelle KI ohne rechtliche Risiken, Compliance-Bedenken oder Qualitätsunvorhersehbarkeit zu operationalisieren, indem es Ingenieur- und Produktteams ermöglicht, manuelle Arbeitsabläufe durch geregelte, skalierbare KI-Systeme zu ersetzen, die nahtlos in bestehende Infrastrukturen integriert werden. Bria unterstützt mehrsprachige Texteingaben und Metadaten für visuelle Generierungs-Workflows, einschließlich Englisch und anderer wichtiger Sprachen, die in globalen Unternehmensumgebungen verwendet werden. Die Sprachunterstützung skaliert mit der Modellkonfiguration und den Anforderungen der Kundenbereitstellung. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 4 **How Do G2 Users Rate Bria?** - **Einfache Bedienung:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10) - **Skalierbarkeit:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Flexibilität des Rahmens:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Bria?** - **Verkäufer:** [Bria](https://www.g2.com/de/sellers/bria) - **Unternehmenswebsite:** https://labs.bria.ai - **Gründungsjahr:** 2020 - **Hauptsitz:** New York, New York, United States - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/briaai (77 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 75% Unternehmen mittlerer Größe, 25% Unternehmen #### What Are Bria's Pros and Cons? **Pros:** - Inhaltserstellung (1 reviews) - Benutzerfreundlichkeit (1 reviews) - Effizienz (1 reviews) - Flexibilität (1 reviews) - Einfach (1 reviews) ### 21. [cnvrg.io](https://www.g2.com/de/products/cnvrg-io/reviews) Der schnellste Weg von der Forschung zur Produktion - cnvrg.io ist eine End-to-End-Datenwissenschaftsplattform, die alles bietet, was Ihr Team benötigt. Beschleunigen Sie die Zeit von der Forschung zur Produktion mit einer All-in-One-ML-Plattform mit fortschrittlichem Modellmanagement und MLOps, optimiert für die Produktion. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate cnvrg.io?** - **Einfache Bedienung:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind cnvrg.io?** - **Verkäufer:** [cnvrg.io](https://www.g2.com/de/sellers/cnvrg-io) - **Gründungsjahr:** 2016 - **Hauptsitz:** Tel Aviv, IL - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/cnvrg-io/ (21 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Unternehmen, 50% Kleinunternehmen ### 22. [DreamQuark](https://www.g2.com/de/products/dreamquark/reviews) Wir bieten Bank- und Versicherungsvertriebs- sowie Kundenbindungsteams KI-basierte Empfehlungen, die neue Verkaufschancen generieren und bessere Kunden binden. Finanzdienstleistungsteams vertrauen auf DreamQuark Explainable AI, um ihre Einnahmen zu steigern. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate DreamQuark?** - **Einfache Bedienung:** 6.7/10 (Category avg: 8.8/10) - **Skalierbarkeit:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriken:** 6.7/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilität des Rahmens:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind DreamQuark?** - **Verkäufer:** [DreamQuark](https://www.g2.com/de/sellers/dreamquark) - **Gründungsjahr:** 2014 - **Hauptsitz:** Paris, FR - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/dreamquark/ (8 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Unternehmen mittlerer Größe ### 23. [Graviti data platform](https://www.g2.com/de/products/graviti-data-platform/reviews) Gegründet im Jahr 2019, ist Graviti ein in New York ansässiges Startup mit der Mission, Unternehmen zu befähigen, unstrukturierte Daten in großem Maßstab zu verwalten und zu nutzen. Graviti bietet eine cloud-native Datenplattform, um jegliche Datentypen in einem einzigen Repository zu sammeln, zu verwalten und zu visualisieren. Mit Datenvisualisierung, granularer Datenversionierung und Workflow-Automatisierung befreit Graviti Ihre Ingenieure von manuellen Datenaufbereitungsaufgaben für maschinelles Lernen oder Geschäftsanalyseprojekte. Graviti beschäftigt Fachexperten, darunter Uber, Google, Airbnb, die sich der Lösung von Datenherausforderungen widmen, die mit der Erstellung moderner KI-Anwendungen verbunden sind. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate Graviti data platform?** - **Einfache Bedienung:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Skalierbarkeit:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Flexibilität des Rahmens:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) **Who Is the Company Behind Graviti data platform?** - **Verkäufer:** [GRAVITI](https://www.g2.com/de/sellers/graviti) - **Gründungsjahr:** 2019 - **Hauptsitz:** New York City, US - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/graviti-ai/ (28 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen ### 24. [Imandra](https://www.g2.com/de/products/imandra/reviews) Imandra ist eine cloud-native automatisierte Schlussfolgerungsmaschine zur Analyse von Algorithmen, die beispiellose Strenge und Automatisierung in das Design und die Steuerung von Algorithmen bringt. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **Who Is the Company Behind Imandra?** - **Verkäufer:** [Imandra](https://www.g2.com/de/sellers/imandra) - **Gründungsjahr:** 2014 - **Hauptsitz:** Austin, US - **Twitter:** @VerifiedbyAI (528 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/imandra/ (23 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Unternehmen mittlerer Größe ### 25. [iTuring.ai](https://www.g2.com/de/products/ituring-ai/reviews) iTuring.ai ist eine unternehmensgerechte AI/ML-Plattform ohne Code, die den gesamten AI/ML-Lebenszyklus von Daten bis zur Entscheidung automatisiert, zusammen mit vollständiger Governance und Ethik. Sie ist speziell für den BFSI-Sektor zugeschnitten, nicht nur auf Banken und Versicherer beschränkt. Gegründet im Jahr 2018 von Suman Kumar Singh, Amit Kumar, Mohammed Nawas M P und tatkräftig unterstützt von Srivalsan Ponnachath in den USA und Bryan McLachlan in Südafrika, ermöglicht iTuring.ai Finanzinstituten, KI mit einem transparenten, auditbereiten Rahmenwerk zu entwickeln, zu steuern und zu operationalisieren. Es befähigt Finanzinstitute wirklich, den gesamten Lebenszyklus der Entwicklung, Bereitstellung und Governance von KI-Modellen zu automatisieren. Die Plattform integriert Automatisierung für die Datenvorbereitung, Feature Engineering, Modellbereitstellung und Überwachung in einer einheitlichen, compliance-bereiten Umgebung. Mit seiner einzigartigen Mischung aus Erklärbarkeit und Skalierbarkeit hilft iTuring Finanzorganisationen, komplexe regulatorische Landschaften zu navigieren, während es den manuellen Aufwand reduziert und die KI-Bereitstellungszyklen beschleunigt. **Average Rating:** 3.8/5.0 **Total Reviews:** 2 **How Do G2 Users Rate iTuring.ai?** - **Einfache Bedienung:** 5.8/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind iTuring.ai?** - **Verkäufer:** [iTuring.ai (Formerly known as CyborgIntell)](https://www.g2.com/de/sellers/ituring-ai-formerly-known-as-cyborgintell) - **Gründungsjahr:** 2018 - **Hauptsitz:** Bengaluru South, IN - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/cyborgintell (40 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Unternehmen mittlerer Größe, 50% Kleinunternehmen #### What Are iTuring.ai's Pros and Cons? **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (1 reviews) - Implementierungsleichtigkeit (1 reviews) - Maschinelles Lernen (1 reviews) **Cons:** - Fehlende Funktionen (1 reviews) ## What Is MLOps-Plattformen? [Künstliche Intelligenz Software](https://www.g2.com/de/categories/artificial-intelligence) ## What Software Categories Are Similar to MLOps-Plattformen? - [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) --- ## How Do You Choose the Right MLOps-Plattformen? ### 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.&nbsp; 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.&nbsp; **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. **&nbsp;** ### 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.&nbsp; [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.&nbsp; **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.&nbsp; 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.&nbsp; ### 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.