Nasza wizja polega na tym, aby każdy specjalista ds. automatyzacji i serwisowania potrafił generować i korzystać z modeli samouczenia się maszyn. Zadanie, które wymaga zwykle specjalistycznego know-how analityka danych.
Nasze narzędzie Automated Machine Learning do samouczenia się maszyn umożliwia generowanie i korzystanie z modeli całkowicie samodzielnie. Na podstawie zebranych danych i wiedzy o aplikacji, będziesz mógł rozpoznać błędne zachowanie maszyn. Niezależne od platformy oprogramowanie pomaga w tym poprzez automatyczne generowanie modeli i prosty oraz intuicyjny interfejs użytkownika. Ty decydujesz, czy chcesz wdrożyć modele lokalnie, czy w chmurze.
Korzystaj z dodatkowego strumienia przychodów związanego ze sprzedażą sprzętu lub wyższą sprawnością produkcji i konserwacji dzięki automatyzacji monitorowania procesów.
Wykorzystanie wiedzy z własnej specjalizacji do tworzenia zoptymalizowanych modeli ML
Umożliwienie ekspertom tworzenia i wdrażania rozwiązań ML bez udziału analityka danych lub jakichkolwiek dodatkowych szkoleń
Od generowania modeli, wdrożenia lokalnego lub w chmurze, aż po optymalizację modeli
Narzędzie Automated Machine Learning pomogło mi stworzyć własne modele analityczne w krótkim czasie, bez żadnej wiedzy w zakresie nauki o danych. Pozytywnie zaskoczyły mnie dobre wyniki, jakie przyniosło narzędzie w oparciu o moją wiedzę o aplikacji sprężarek. Proces tworzenia modeli i wybór modelu były intuicyjne i łatwe do zastosowania.
Dr Markus Köster opowiada o naszym oprogramowaniu Automated Machine Learning do samouczenia się maszyn, które umożliwia niezależne korzystanie z modeli opartych na algorytmach AI i ML, bez know-how analityka danych.
Byliśmy zafascynowani tym rozwiązaniem, ponieważ mamy wielu inżynierów procesowych, którzy są dobrze zaznajomieni z maszynami i którzy do pewnego stopnia potrafią interpretować te dane. Z pomocą Weidmüller możemy teraz przenieść tę wiedzę do algorytmu
Dowiedz się o tym, w jaki sposób nauka o danych wpływa na nasze narzędzie Automated Machine Learning od naszego analityka danych, dr. Daniela Kressa
Narzędzie pomoże w łatwej optymalizacji i wzbogaceniu wdrożonych modeli dzięki użyciu dodatkowych zestawów danych, co pozwala na ciągłe zwiększanie wydajności modelu.