Skalieren Sie KI Kundenübergreifend mit Managed Federated Machine Learning
Erstellen und verwalten Sie Machine Learning Modelle auf verteilten Systemen sicher, integrierbar und skalierbar.
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Die Managed Federated Machine Learning Lösung
Integrieren Sie mlx in die bestehende Umgebung, um Machine Learning über verschiedene Systeme hinweg einzusetzen.
Verwendung verteilter Daten für leistungsfähige ML Modelle
Keine Zentralisierung der Daten notwendig - Privacy by Design
Management und Deployment von ML Modellen in dezentralen Systemen
Federated Learning
Wie mlx funktioniert
Kontinuierliche Verbesserung und Deployment von ML Modellen über Systemgrenzen hinweg
Lokales Modeltraining
Die lokalen ML Modelle werden automatisch in der lokalen Umgebung unter Verwendung der lokalen Daten trainiert.
Zentralisierung der Modelle
Die einzelnen Modelle der verteilten Umgebungen werden verschlüsselt zum zentralen Knoten übertragen.
Fusion der Modelle
Der zentrale Knoten vereint die individuellen ML Modelle und erzeugt ein verbessertes und zuverlässigeres Modell.
Verteilung und Deployment der Modelle
Das kombinierte Modell wird zurück an die lokalen Umgebungen geschickt und mithilfe der lokalen Daten nochmals individualisiert.
Lokales Modeltraining
Die lokalen ML Modelle werden automatisch in der lokalen Umgebung unter Verwendung der lokalen Daten trainiert.
mlx features
mlx entwickelt und verbessert ML Modelle automatisch über dezentrale Datenspeicher (On-Premise, Private Cloud, Hybrid-Cloud).
ML Modelle können ferngesteuert deployed und automatisch aktualisiert werden.
Zustand der ML Modelle, Leistung, Aktualität und Austausch können zentral verwaltet und koordiniert werden.
Flexible integration in bestehende Systeme
Module in Docker Containern erlauben mithilfe von REST APIs eine einfache Integration in vorhandene IT Landschaften.
mlx erlaubt es, alle gängigen Frameworks zu integrieren um eine lokale und dezentrale Funktion zu gewährleisten.
“Organizations that want to share data, but are concerned about privacy, should explore a federated learning approach. This allows data to be shared yet not revealed across organizations. […] There is a small yet growing list of vendors using various approaches in that space, including […] prenode.” (Gartner, 2019)
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