ACTICO Machine Learning

Software zur intelligenten Entscheidungsautomatisierung mittels Machine Learning und Business Rules

Machine Learning

Operationalisierung im Fokus 

ACTICO Machine Learning ist eine Softwareplattform für Maschinelles Lernen. Die integrierten Komponenten unterstützen durchgängig von der Datenaufbereitung bis hin zum kontollierten Einsatz der trainierten Machine-Learning-Modelle.

Einfacher Zugang zu führender Machine-Learning-Technologie

Moderne Machine-Learning-Algorithmen und -Ansätze

Operationalisierung der ML-Modelle durch Geschäftsregeln



Monitor mit Scoring-Ergebnissen in ACTICO Machine Learning




Maschinelles Lernen mit ACTICO


Schritt 1: Entscheidungsmodellierung

Entscheidungsmodellierung

Intelligent Decision Automation beginnt mit der Modellierung einer Entscheidung. Das Entscheidungsmodell berücksichtigt alle Aspekte, die für die Entscheidungsfindung relevant sind. Einige dieser Aspekte werden von Fachexperten als Geschäftsregeln definiert, andere werden aus Daten erlernt und als Machine-Learning-Modelle implementiert.

Schritt 2: Feature Engineering

Feature Engineering

Um ein gutes Machine-Learning-Modell zu erhalten, müssen Daten aufbereitet und relevante Merkmale definiert werden (Feature Engineering). ACTICO Modeler vereinfacht diesen oft aufwendigen Schritt durch die Erstellung grafischer Regelmodelle für das Feature Engineering, die automatisiert ausgeführt und wiederholt werden können.

Schritt 3: Training

Modell-Training

Training bezeichnet den Lernprozess. Data Scientists wählen einen Machine-Learning-Algorithmus wie Gradient Boosting oder Deep Learning aus, der für das maschinelle Lernen aus den Daten genutzt wird. ACTICO bietet eine einfache Konfiguration und Überwachung des Trainingsprozesses und erlaubt dessen Automatisierung.


Grafik, die den Machine-Learning-Roundtrip illustriert
Schritt 4: Machine-Learning-Modelle verwalten

Modell-Management

Das trainierte Machine-Learning-Modell wird in einem zentralen Repository gespeichert und verwaltet – zusammen mit Entscheidungs- und Regelmodellen. Anwender können die Modelle abhängig von ihren Zugriffsrechten und Berechtigungen verwalten. Eine Vielzahl von Governance-Funktionen hilft dabei, den Lebenszyklus der Modelle zu steuern, zu überwachen und zu dokumentieren.



Schritt 5: Ausführung

Ausführung

Zur intelligenten, automatisierten Entscheidungsfindung wird das Machine-Learning-Modell mittels Entscheidungs- oder Geschäftsregel-Modellen orchestriert. Die ACTICO Engine sorgt für die automatisierte Ausführung der Modelle – als Webservice oder direkt integriert in Softwarelösungen für höchste Performance.

Schritt 4: Machine-Learning-Prozess automatisieren für adaptives Lernen

Adaptive Learning

Durch Ausführung des Machine-Learning-Modells im Tagesgeschäft werden stetig neue Daten generiert, die zur Verbesserung des Modells verwendet werden können. Adaptive Learning erlaubt die Automatisierung des Machine-Learning-Prozesses. Auf diese Weise wird Machine Learning effizient und generiert kontinuierlich neues Wissen aus Daten.


Key Features

Operationalisierung von ML

ACTICO Machine Learning setzt auf den Geschäftsregel-Ansatz zur Operationalisierung von Machine Learning. Erzeugte Machine-Learning-Modelle werden gemeinsam mit Geschäftsregel-Modellen orchestriert und automatisiert ausgeführt – skalierbar und hochperformant.

Moderne Technologie

ACTICO Machine Learning bietet einen einfachen Zugang zu modernen Algorithmen und Ansätzen für verschiedenste Einsatzbereiche. Dabei setzt die Plattform auf leistungsstarke Technologie, um bessere Vorhersagen zu treffen und die Automatisierung voranzutreiben.

Automatisches Nachtraining

ACTICO Machine Learning erlaubt das automatische Nachtrainieren von Machine-Learning-Modellen und deren schnelle Produktivnahme. So kann auf Basis neu gewonnener Daten kontinuierlich die Vorhersage verbessert und ein selbstlernendes System realisiert werden


costumer

Was ist Intelligent Decision Automation und wie profitieren Finanzinstitute von Machine Learning?


Vorteile

Agilität

ACTICO sorgt für hohe Agilität beim Einsatz von Machine Learning. Die integrierte Plattform beschleunigt den Machine-Learning-Prozess und ermöglicht mit nur wenigen Klicks die Anwendung neuer Modelle. Unternehmen können selbstlernende Entscheidungen realisieren und bringen ihre Time-to-Market so auf ein neues Level.

Einfachheit

ACTICO bietet einen hohen Bedienkomfort und eine mühelose Einführung von Machine-Learning. Mit der grafischen Modellierung von Entscheidungen, regelbasiertem Feature-Engineering, UI-gestütztem Training und Bereitstellung per Mausklick können selbst Benutzer mit geringen technischen Fähigkeiten künstliche Intelligenz anwenden.

Skalierbarkeit

ACTICO-Technologie unterstützt Enterprise- Szenarien, die eine hohe Skalierbarkeit und Verfügbarkeit erfordern. In-Memory-Technologie und Clustering sorgen für eine hohe Performance sowohl beim Machine-Learning-Prozesses als auch bei der automatisierten Ausführung der erzeugten Modelle.


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