No-Code Training
Entwicklungsumgebung für schnelle Modellentwicklung
Effizient zum AI.on-Modell: Mit der AI.on Entwicklungsumgebung trainieren wir hochperformante Modelle für die kontextuelle Text- und Dokumentenanalyse.
Die innovative Active Learning Technologie von AI.on kombiniert mit der Möglichkeit in kurzen Iterationszyklen Rohdaten, Annotation und Modell zu optimieren, ermöglicht das Training in Rekordzeit.
Aber nicht nur wir, auch Data Scientists unserer Kunden können die AI.on Entwicklungsumgebung nutzen und so selbst von der innovativen KI-Technologie profitieren. Fragen Sie uns.
Schnell zur Präzision
Der Schlüssel zu präzisen kontextuellen Text- und Dokumentenanalyse sind die Trainingsdaten. Mit der AI.on Entwicklungsplattform werden aus wenigen Beispielen hochperformante Analysemodelle - durch einen End-to-End Workflow, der die Daten fortlaufend korrigiert und optimiert.
Effizientes Pre-Processing
- Reading-Order-Aware OCR in > 100 Sprachen
- Integrierte Dokumentenkonvertierung unterstützt PDF, Bilddokumente, Microsoft Office, JSON und Text
- Generative Sprache für Synthetisierung von Trainingsdaten
- Vollständige Dokumentenhistorie mit “Time-Travel”-Funktion
Intelligentes Lernen & Datenanreicherung
- Active Learning optimiert die Trainingsdaten für hervorragende Ergebnisse mit bis zu 98% weniger annotierten Daten
- Optimiertes Annotations-Interface für lange Dokumente
- Schneller Training-Annotation-Retraining-Workflow ohne Medienbrüche
- Multi-User-Funktionalität mit Annotations-Guidelines
Optimierter Trainingsprozess
- Transformer-Modelle der neuesten Generation in diversen Sprachen
- Auto-skalierendes GPU-Training mit einem Klick
- Modellergebnisse und Modellvergleich im übersichtlichen Interface
- MLflow-Integration für detaillierte Trainings-Statistiken
Performant und kompatibel
- Bis zu 70% kürzere Inferenzzeit durch automatische Modellquantisierung und -serialisierung
- Prediction-Service mit dokumentierter REST-API
- Deployment als Docker-Container für maximale Kompatibilität
Effizientes Training
Maximaler Hebel: Durch Iteration auf Daten, Annotation und Modellen - statt auf Modellarchitektur und Modellparametern - lässt sich der Trainingsprozess nochmals maßgeblich beschleunigen.
