Eine smarte KI Plattform – eine Investition, die sich auszahlt

Das Training eines KI-Modells ist der Prozess, in dem aus Daten gelernt wird. Dafür wird zunächst ein Use Case erstellt, über den Sie Ihre Ziele  definieren. Anschließend werden Daten bereitgestellt, verknüpft und die Eingangsinformationen ausgewählt. Danach kann direkt das Training Ihres eigenen KI-Modells beginnen. Um die Auswahl der Algorithmen, Parameter, usw. müssen Sie sich nicht kümmern – das erledigt der MDM Booster für Sie. Experten können bei Bedarf eine Vielzahl von Parametern einstellen.

Anwendungsfälle für KI-Training

• Klassifikation– Automatische Zuordnung von Daten zu Klassen, wie z. B. Materialgruppen, Lösungen für Tickets, Mitarbeitergruppen oder Zolltarifnummern.
• Regression – Vorhersage numerischer Werte, wie z. B. Preis- oder Absatzprognosen.
• Dubletten-Erkennung – Identifikation doppelter Einträge, wie z.B. Kunden mit abweichender Lieferadresse oder Tippfehlern.
• Entity Recognition – Erkennung und Extraktion wichtiger Informationen, wie z.B. Namen, Maße oder Farben.
• Assoziationsanalysen – Empfehlungen, wie z.B. Handlungsempfehlungen für den Kundenservice, individuelle Produktempfehlungen oder Weiterbildungsangebote

1. Datenbereitstellung

• Daten aus verschiedenen Quellen bereistellen, wie z. B. ERP-Systemen, CRM-Systemen, Datenbanken oder Excel-Dateien.

2. Datenvorbereitung

• Daten werden automatisiert analysiert bereinigt, Dubletten entfernt und Inkonsistenzen behoben.
• Falls notwending, weitere Anreicherung der Daten

3. Modelltraining

• Die KI wird mit Ihren oder externen Daten trainiert. Die optimalen sowie effizientesten Algorithmen und Parameter werden automatisiert ausgewählt.

4. Validieren und Testen

• Der MDM Booster erstellt eigenständig aus Ihren Daten Testdatensätze, um sicherzustellen, dass das KI-Modell seine Aufgabenstellung zuverlässig erledigt.
• Berechnung Qualitätskennzahlen, damit Sie einen Inidkator für die Qualität und Zuverlässigkeit des Modells erhalten. 

5. Optimierung

• Die Rückmeldungen Ihrer Experten werden verwendet, um noch bessere Ergebnisse zu erzielen.
• Feedback-Schleifen können eingebaut werden, um das Modell mit neuen Daten oder geänderten Anforderungen anzupassen.

Für den Einsatz des MDM Boosters werden strukturierte Daten oder Texte benötigt, beispielsweise aus Excel-Dateien, ERP-, CRM- oder anderen Systemen. Die genauen Anforderungen hängen von Ihrem spezifischen Anwendungsfall ab.

Die erforderliche Datenmenge hängt vom jeweiligen Anwendungsfall ab. Für einfache Modelle reichen oft bereits kleine Datensätze, während komplexere Anwendungen mehr Trainingsdaten benötigen. Unsere Plattform unterstützt Sie dabei, auch mit begrenzten Daten aussagekräftige Modelle zu erstellen.

Die ersten Ergebnisse erhalten Sie in der Regel bereits kurz nach dem Training Ihres KI-Modells. Abhängig von der Komplexität der Daten und der gewünschten Genauigkeit können Sie Ihr KI-Modell innerhalb weniger Minuten bis Stunden produktiv einsetzen.