Stellen Sie sich vor, Sie haben einmal Daten gesammelt, damit ein ML-Modell entwickelt, dieses in Ihre Unternehmensinfrastruktur integriert und erhalten nun fehlerfreie Ergebnisse. Doch mit der Zeit verliert das Modell unweigerlich an Genauigkeit, da die Trainingsdaten veralten und die aktuelle Marktlage nicht mehr widerspiegeln. In diesem Fall können Ihre Wettbewerber, die ML besser nutzen, nun von der Marktsituation profitieren, die Ihr veraltetes Modell nicht vorhersehen konnte.
Um dies zu vermeiden, beginnen Sie den Kreislauf von Neuem: Daten sammeln, Modell aktualisieren, bereitstellen und integrieren. Anschließend wächst Ihr Unternehmen, und Sie benötigen mehrere ML-Modelle, die jeweils zehnmal so groß sind wie das ursprüngliche. Wie können Sie mit dem Tempo eines groß angelegten ML-Modells zur Markteinführung Schritt halten? Oder besser gefragt: Wie kann Ihr Unternehmen zu dem Wettbewerber werden, der den Markt frühzeitig erkennt und davon profitiert?
Wie wir Ihre persönlichen Daten verarbeiten
