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Zukünftige Werte aus historischen Zeitreihen vorhersagen — Umsatz, Nachfrage, KPIs, Lagerbestände. Trainieren, vergleichen und deployen mit einem Klick.
Datensätze labeln, Betrug, Abwanderung oder Absicht erkennen — bei jedem tabellarischen Datensatz. Wählt automatisch den besten Algorithmus für Ihre Daten.
Kunden, Dokumente oder Produkte in bedeutungsvolle Gruppen segmentieren — ohne gelabelte Daten. Cluster direkt in der Plattform visualisieren.
Produkt-, Inhalts- oder Aktionsvorschläge personalisieren. Von kollaborativem Filtern bis hin zu Deep-Learning-Sequenzmodellen.
Entitäten extrahieren, Text klassifizieren, Dokumente zusammenfassen, übersetzen und Fragen beantworten — angetrieben von Transformer-Modellen.
Bilder klassifizieren, Objekte erkennen, Szenen segmentieren und Tiefe schätzen — von ResNet über SAM bis YOLO, ganz ohne Modell-Code zu schreiben.
Dokumente einmal indexieren und per Chat, Suche oder API abfragen. Erstellt automatisch Wissensgraphen mit Entitätsextraktion.
Text, Bilder und Audio generieren. Jedes LLM oder Bildmodell einbinden — OpenAI, Anthropic, Stable Diffusion und mehr.
Jedes auf der Plattform trainierte Modell enthält eingebaute Begründungs- und Erklärungsfunktionen. Sehen Sie, warum eine Vorhersage getroffen wurde, welche Merkmale sie beeinflusst haben und wie sicher das Modell ist — keine Black Boxes.
Sehen Sie, welche Eingabe-Features den größten Einfluss auf die Vorhersagen Ihres Modells haben — global über alle Samples und lokal für einzelne Datensätze.
Shapley-Werte zerlegen jede Vorhersage in Feature-Beiträge. Verstehen Sie nicht nur, was das Modell vorhergesagt hat, sondern genau warum.
Für baumbasierte Modelle den genauen Entscheidungspfad für jeden Datensatz visualisieren — Schritt für Schritt, Schwellenwert für Schwellenwert.
Fragen Sie: 'Was müsste sich ändern, um ein anderes Ergebnis zu erzielen?' — automatisch umsetzbare Kontrafaktuale für jede Vorhersage generieren.
Jede Vorhersage enthält einen kalibrierten Konfidenzwert, damit Sie wissen, wann Sie dem Modell vertrauen können und wann ein Datensatz zur manuellen Prüfung markiert werden sollte.
Performance-Unterschiede zwischen demografischen Gruppen automatisch erkennen und potenzielle Verzerrungen aufdecken, bevor ein Modell in Produktion geht.
Fragen Sie den KI-Agenten. Chatten Sie direkt mit Ihren SHAP-Plots und Modellergebnissen — erhalten Sie verständliche Erklärungen und konkrete Verbesserungsvorschläge für die Performance.
Jedes Mal, wenn Sie ein Modell trainieren, generieren wir automatisch die richtigen Auswertungs-Charts — kein Setup erforderlich. Nach dem Deployment gilt dasselbe für den Live-Betrieb: Vorhersageverteilungen, Drift-Erkennung und Performance über die Zeit, alles automatisch erstellt.
Fragen Sie den KI-Agenten. Chatten Sie direkt mit Ihren Trainings-Plots und Nutzungsdaten — erhalten Sie verständliche Erklärungen und konkrete Vorschläge zur Verbesserung der Modell-Performance.
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