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Machine Learning (ML) Qlik AutoML-Funktion: Für mehr Transparenz bei KI-Entscheidungen

Verantwortliche:r Redakteur:in: Konstantin Pfliegl 2 min Lesedauer

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Das Unternehmen Qlik kündigt neue Erweiterungen seiner AutoML-Funktionen an. Sie sollen für mehr Transparenz bei den Entscheidungen der Künstlichen Intelligenz sorgen.

(Bild: fullvector / Adobe Stock)
(Bild: fullvector / Adobe Stock)

Qlik, Anbieter von Tools für die Datenintegration und Analyse, erweitert seine AutoML-Funktionen. Die Funktions-Updates sollen es Analyseteams erleichtern, Machine-Learning-Modelle zu erstellen und einzusetzen, und bieten native Analysen zur Erklärung von Vorhersagen in Echtzeit. Die AutoML-Erweiterungen sollen helfen, den Wert von Künstlicher Intelligenz zu maximieren, indem sie sicherstellen, dass die prädiktiven Erkenntnisse zuverlässig, verständlich und auch umsetzbar sind.

Neuerungen im Überblick

Die neueste Erweiterung von Qlik AutoML ermöglicht es Analyseteams, mit Predictive Analytics proaktive Entscheidungen zu treffen und Modelle über eine einfache, codefreie Schnittstelle vollständig zu erklären. Zu den Neuerungen gehören Echtzeit-API-Zugriff für aktuelle Erkenntnisse, assoziative Exploration und Was-wäre-wenn-Analysen für die Szenarioplanung sowie verbesserte Sicherheit für den Datenschutz.

Die Unterstützung mehrerer Sprachen gewährleistet globale Zugänglichkeit, während KI-Modellüberwachung und -Umschulung die Genauigkeit der Vorhersagen sicherstellen. Diese Funktionen lassen sich nahtlos in Geschäftsprozesse integrieren und helfen Unternehmen, schnell zu reagieren und sichere, datengestützte Entscheidungen zu treffen. Weitere Neuerungen sind:

  • Intelligente Modelloptimierung: Vereinfacht die Erstellung und Bereitstellung von Modellen für Maschinelles Lernen durch die Automatisierung von Iterationen und die Anwendung von Best Practices aus der Datenwissenschaft, um eine bessere Leistung bei minimalem Aufwand zu gewährleisten.

  • Native Analysen für Maschinelles Lernen: Automatisch generierte Dashboards ermöglichen die einfache Analyse und den Vergleich der Modellleistung und bieten einen tieferen Einblick in die Vorhersagen und die Faktoren, die sie beeinflussen.

  • Nahtlose Integration mit Qlik Cloud: Vollständige Integration mit Qlik Cloud, Nutzung der vorhandenen Dateninfrastruktur für eine einheitliche, benutzerfreundliche Erfahrung, die eine effiziente, datengetriebene Entscheidungsfindung unterstützt.

  • Umfassende MLOps-Funktionen: Sichern die fortlaufende Genauigkeit des Modells und den Geschäftswert durch automatisiertes Monitoring, Retraining und Lifecycle-Management, sodass Unternehmen auf ihre KI-Ergebnisse vertrauen können.

„Bei Qlik wissen wir, dass Vertrauen und Transparenz für KI-gestützte Entscheidungen von entscheidender Bedeutung sind. Unsere neuesten AutoML-Erweiterungen sorgen für eine vollständige Erklärbarkeit der Modelle und geben unseren Anwendern die Gewissheit, dass ihre KI-Modelle zuverlässig sind und gut funktionieren.“, sagt Brendan Grady, General Manager der Analytics Business Unit bei Qlik.

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