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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 Deine 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. Sieh, warum eine Vorhersage getroffen wurde, welche Merkmale sie beeinflusst haben und wie sicher das Modell ist — keine Black Boxes.
Sieh, welche Eingabe-Features den größten Einfluss auf die Vorhersagen Deines Modells haben — global über alle Samples und lokal für einzelne Datensätze.
Shapley-Werte zerlegen jede Vorhersage in Feature-Beiträge. Versteh 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.
Frag: 'Was müsste sich ändern, um ein anderes Ergebnis zu erzielen?' — automatisch umsetzbare Kontrafaktuale für jede Vorhersage generieren.
Jede Vorhersage enthält einen kalibrierten Konfidenzwert, damit du weißt, wann du dem Modell vertrauen kannst 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.
Frag den KI-Agenten. Chatte direkt mit Deinen SHAP-Plots und Modellergebnissen — erhalte verständliche Erklärungen und konkrete Verbesserungsvorschläge für die Performance.
Jedes Mal, wenn du 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.
Frag den KI-Agenten. Chatte direkt mit Deinen Trainings-Plots und Nutzungsdaten — erhalte verständliche Erklärungen und konkrete Vorschläge zur Verbesserung der Modell-Performance.
Sieh, wie schnell du KI-Modelle trainieren und deployen kannst — ohne Code, ohne Einrichtung.
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