Direkt zum Hauptinhalt
Diese Seite wird mit automatisierter Übersetzung angezeigt. Lieber auf Englisch ansehen?

ML cube Platform wird unterstützt durch ML cube

ML cube hilft Unternehmen dabei, die digitale Transformation zu bewältigen, indem es maßgeschneiderte KI-Lösungen mit hoher Leistung entwickelt, die im Laufe der Zeit zuverlässig sind. Es begegnet den Herausforderungen der Datendrift, indem es ein KI-Überwachungs- und Erklärbarkeitsprodukt bereitstellt, das die Qualität jeder KI-basierten Lösung für die Endnutzer sicherstellt.

Entdecken ML cube

Warum ML cube Platform?

Bei KI in der Produktion entsteht eine entscheidende Herausforderung: die Nichtstationarität der Daten, was die Effektivität und Zuverlässigkeit von Algorithmen beeinträchtigt.
Die ML cube Platform löst dieses Problem, indem sie proaktiv Änderungen der Daten und Betriebsbedingungen erkennt, die die Modellgenauigkeit beeinträchtigen und möglicherweise zu Produktionsproblemen führen könnten.
Es hilft KI-Entwicklern, die Zuverlässigkeit ihrer KI-Systeme zu verbessern, die auf Siemens Industrial Edge eingesetzt werden.

ML cube Platform

Vorteile

  • Die ML cube Platform bietet Einblick in die Leistung, die Daten und das Verhalten von Modellen in der Produktion und ermöglicht so die Früherkennung von Anomalien und gewährleistet Transparenz und Zuverlässigkeit.
  • Die ML cube Platform beschleunigt die Ursachenanalyse, indem sie Leistungseinbrüche mit Daten-, Modell- oder Systemänderungen verknüpft und so die Debugging-Zeit reduziert.
  • Ermöglicht proaktive Reaktionen auf Datenabweichungen, wie z. B. das Umschulen von Modellen oder das Anpassen von Datenpipelines, um eine dauerhafte Genauigkeit und Leistung sicherzustellen.

Ausgewählte Funktionen

Praktische Anwendungsszenarien

Select...
Klassifizierung von Fruchtdefekten

Identifizierung von Fruchtdefekten

Die ML cube Platform überwachte die Eingabebilder und identifizierte korrekt eine unerwartete saisonale Abweichung, die zu einer Verschlechterung der Modellleistung führte. Die Module Dynamisches Clustering und Drift-Erklärbarkeit ermöglichten es dem Benutzer, die Quelle der Drift zu verstehen.