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Machine Learning

Holen Sie mehr aus Ihren Daten raus

Entwickeln Sie Machine Learning-Projekte, aus denen Sie wertvolle Erkenntnisse für Ihr Business ableiten – ganz einfach mit den Tools, die Ihnen die IONOS Cloud bietet.
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Bessere Ergebnisse und Vorhersagen für Ihr Geschäft

Daten als Treibstoff für Innovation

Kaum eine Analysemethode bietet soviel Potential wie das Machine Learning. Mit maschinellem Lernen als Teildisziplin von Künstlicher Intelligenz (KI) lassen sich aus vorhandenen und neuen Daten konkrete Erkenntnisse sowie Wissen generieren – und somit bessere Handlungsableitungen und Vorhersagen treffen. Auf Basis individueller oder bereits vorhandener Algorithmen können Sie eigene ML-Modelle entwickeln und eine Vielzahl von praktischen Einsatzszenarien auf der IONOS Cloud realisieren.

Ein Beispiel: Mit Kaufvorschlägen oder angepassten Informationen bieten Sie z.B. Kunden auf Ihren Websites ein deutlich verbessertes Nutzungs- und Kauferlebnis.

machine learning visualisation
Prozesse erlernen, Muster erkennen, Analysen operationalisieren

Machine Learning wird als eine Datenanalysemethode verstanden, die auf Basis eines von einem Data Scientist entworfenen Modells, dieses kontinuierlich mit Trainingsdaten triggert. Je weiter dieser Prozess fortschreitet, desto eher "lernt" das System anhand des vorgegebenen Algorithmus, welche besonderen Muster in den Daten stecken.

Anschließend lässt sich das ML-System operationalisieren, indem Sie es für konkrete Aufgaben einsetzen. Machine Learning eignet sich besonders gut für Aufgaben, bei denen aus großen Datenbeständen Erkenntnisse, Vorhersagen oder Vorschläge abgeleitet werden sollen.

data analysis of the machine learning process
Entwicklungs- und Trainingsphasen als dynamischer Prozess

Im ML-Lifecycle unterscheidet man die Entwicklungs- und Trainingsphase und die sogenannte Inference oder Operational Phase.

In der ersten Phase entwickelt der Data Scientist das ML-Modell auf Basis von Trainingsdaten. Nach Abschluss einer Vielzahl von Tests und permanenter Verbesserung des Algorithmus steht am Ende das fertige ML-Modell. Dieses wird anschließend bei der Inference Phase für eine konkrete Aufgabenstellung genutzt und von Machine Learning Engineers in eine Pipeline umgesetzt.

Für die Entwicklung als auch für das Pipeline-Deployment werden unterschiedliche Cloud-Produkte und Open-Source-Tools eingesetzt:

  • S3 Objektspeicher
  • Datenbanken
  • Spezialisierte Verarbeitungsengines (Big Data)
  • DEV-Umgebungen und Frameworks

dynamic process of machine learning

Alles, was Sie für Machine Learning brauchen

IONOS Cloud bietet Ihnen neben der performanten IONOS Cloud Compute Engine, dem kostengünstigen S3 Objektspeicher und passenden Datenbanken bereits heute alle notwendigen Werkzeuge für Ihr erfolgreiches Machine Learning-Projekt. Machen Sie jetzt den ersten Schritt!

Performante, skalierbare Ressourcen

Mit der IONOS Cloud Compute Engine greifen Sie genau auf die CPU- und RAM-Leistung zu, die Sie wirklich benötigen. Per Live Vertical Upscalling lassen sich die Ressourcen der IONOS Cloud IaaS-Plattform flexibel an Ihren Bedarf anpassen. Auf diese Weise können Sie Ihre ML-Trainingsumgebung oder -Pipeline auch im laufenden Betrieb und ohne Neustart der VMs skalieren.

Kostengünstige Speicherlösungen

Nutzen Sie den IONOS S3 Objekt Storage als ideale Lösung für Big Data Analysis und Machine Learning. Daten lassen sich sicher und leicht mittels REST API oder 3rd Party SDKs in automatisierte Prozesse einbinden.

Sofort einsatzbereite Datenbanken

Mit PostgreSQL steht Ihnen eine der erfolgreichsten Open-Source-Datenbanken für Ihr Machine Learning-Projekt zur Verfügung. Datenbanken lassen sich schnell on demand über den Data Center Designer aufsetzen und per Cloud REST API ansprechen.

IONOS Cloud: Immer an Ihrer Seite

Schritt für Schritt zum Erfolg

Angefangen bei der Strategie über die Analyse, Konzeption und Implementierung bis hin zum Betrieb und der Weiterentwicklung Ihrer individuellen Lösung: IONOS Cloud arbeitet mit Cloud Native Partnern zusammen, um Sie in allen Phasen Ihres Machine Learning-Projekts zielgerichtet zu unterstützen.
Big Data process

Erprobte Referenzarchitekturen für Ihr Big Data-Projekt

Erfahrene IONOS Cloud-Partner wie b.telligent & codecentric realisieren Big Data und ML-Lösungen für die unterschiedlichsten Use Cases wie Data Engineering, Data Science, Business Intelligence oder Machine Learning. Der Entwurf erfolgt auf Basis erprobter Referenzarchitekturen. Wo es möglich und sinnvoll ist, kommen Cloud-native und Cloud Managed Services zum Einsatz.
Big Data Partner

Volle Souveränität über Ihre Daten

Indem Sie Daten und Dienste in einer europäischen Private- oder Public-Cloud oder im Managed Kubernetes Service von IONOS Cloud bereitstellen, setzen Sie auf offene Standards. Diese garantieren Ihnen volle Daten- und Plattformsouveränität und entsprechen allen rechtlichen Anforderungen.

Die Datenspeicherung erfolgt im kosteneffizienten S3-Objektspeicher der IONOS Cloud. Die Data Platform wird durch unseren Technologiepartner Stackable bereitgestellt. Sie ermöglicht die Service-Orchestrierung mit größtmöglicher Flexibilität.

Stackable

Für eine Vielzahl an Szenarien einsetzbar

Entdecken Sie die Anwendungsmöglichkeiten von Machine Learning.

Anwendungsfall

Angebots- und Produktempfehlungen

Anhand von historischen Daten lassen sich mittels Machine Learning und speziellen Algorithmen Muster für Voraussagen und Wahrscheinlichkeiten beim Kundenverhalten auf der IONOS Cloud ermitteln. Mit diesen Mustern und den darauf aufbauenden Modellen können in einer Machine Learning-Pipeline dann passende Produktvorschläge und Empfehlungen für die Customer Journey angezeigt werden.

Anwendungsfall

Betrugs- und Missbrauchserkennung

Mit Machine Learning-Modellen in der IONOS Cloud lassen sich Betrugsversuche bei Kreditkartenzahlungen effektiv verhindern. Dabei trainieren die Data Scientists zunächst Modelle, um aus vergangenen Transaktionen Verhaltensmuster zu extrahieren, die auf Betrug hindeuten und erstellen so Muster. Wenn das Modell hinreichend getestet wurde, kann das Modell als Schutzfunktion in den Bezahlprozess eingebaut werden und verdächtige Verkäufe werden automatisch gestoppt.

Anwendungsfall

Kundenabwanderung verhindern

Nichts ist schlimmer als ein verlorener Kunde. Dabei kann mit einer passenden Machine Learning-Pipeline auf der IONOS Cloud effektiv der Abwanderung begegnet werden. Durch den Einsatz von ML lässt sich das Kundenverhalten modellieren und anschließend anhand von Frühindikatoren ermitteln, welche Bestandskunden wahrscheinlich abwandern werden. Diese können anschließend zum Bleiben animiert werden, indem man ihnen neue und passende Angebote macht.

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Erfahren Sie mehr darüber, wie wir Sie bei Ihrem Machine Learning-Projekt unterstützen können.

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