18. Jul. 2019

Katana forscht an der Automatisierung von maschinellen Lernverfahren

Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz sind eine wichtige Komponente von Big Data Analytics. Durch die Zusammenarbeit von Data Scientisten und Domänen-Experten lassen sich hochspezialisierte Analysen entwickeln.

Ein zentrales Ziel von Katana ist es, mit der grafischen Entwicklungsumgebung KatanaFlow, Domänen-Experten in die Lage zu versetzen Analysen selbstständig und ohne Unterstützung von Data Scientisten zu erstellen. Durch die Automatisierung von maschinellen Lernverfahren benötigt der Domänen-Experte weder Detailwissen noch tiefgreifendes Verständnis für komplexe KI-Algorithmen. Aktuell forschen viele Wissenschaftler an Methoden um Teilbereiche des maschinellen Lernens zu automatisieren.

Katana hat eine frei zugängliche Studie zum aktuellen Stand von automatisiertem maschinellem Lernverfahren veröffentlicht. In dieser Studie wird der aktuelle Stand der Forschung zusammengefasst und diverse mögliche Lösungsansätze diskutiert. Durch die so gewonnen Erkenntnisse, beginnt Katana nun mit der Entwicklung von einer eigenen Lösung zum automatisierten maschinellen Lernverfahren, mit dem Ziel diese in KatanaFlow einzubinden. Dadurch wird es Nutzern von KatanaFlow in Zukunft noch leichter fallen komplexe Datenanalyse-Pipelines selbständig zu erstellen.

Zur Studie

 

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