No-Code Training

Zugang zur high-performance Entwicklungsumgebung

Entwicklungsumgebung für schnelle Modellentwicklung

Trainingsdaten als maximaler Hebel für Performance

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.

Effizient kontextuelle Analysemodelle trainieren
Data-centric Active Learning Technologie
Bis zu 80% weniger Trainingszeit
Training mit bis zu 98% weniger Beispielen
Reading-Order-Aware OCR
Schnelles Training auch für lange und komplexe Dokumente

Schnell zur Präzision

Kontextuelle Datenextraktion trainieren

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

Perfekte Trainingsdaten in Rekordzeit

  • 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

Datenannotation mit einem Bruchteil des Aufwands

  • 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

Ein-Klick-Modelltraining und Modellverwaltung

  • 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

Automatisiertes Deployment und optimale Inference-Performance

  • 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

Schnelle Iteration der Trainingsdaten

Maximaler Hebel: Durch Iteration auf Daten, Annotation und Modellen - statt auf Modellarchitektur und Modellparametern - lässt sich der Trainingsprozess nochmals maßgeblich beschleunigen.

Mit einem Experten sprechen
Kontakt
Newsletter