mlx funktioniert branchenübergreifend, um Produkte mit KI zu erweitern
durch Decentralized Machine Learning
Mithilfe der prenode Lösung können Sie Ihre Produkte mit leistungsstarken KI-basierten Features und Services erweitern, ohne Kompromisse beim Datenschutz einzugehen. Durch die Einbindung von KI in Ihre bestehenden Angebote können Sie die Kundenzufriedenheit steigern, zusätzliche Einnahmen erzielen und Ihre Marktposition stärken.
mlx nutzt die Sensordaten aller Kunden des Maschinenherstellers. Mit Federated Machine Learning kann der Maschinenhersteller ein zuverlässiges Vorhersagemodell für Maschinenausfälle entwickeln, selbst wenn nur wenige historische Daten pro Kunden verfügbar sind.
Jede Maschine ist etwas anders konfiguriert und jeder Kunde arbeitet in einer individuellen Umgebung. Die Vorhersagemodelle werden auf den verfügbaren Sensordaten aller Kunden entwickelt, sind jedoch für den Einsatz für jeden Kunden individualisiert, um die bestmögliche Leistung sicherzustellen.
Die Performance der Machine Learning Modelle kann überwacht werden und bei Bedarf können Modelle aktualisiert werden.
Der Lösungsanbieter kann den teilnehmenden Restaurants den Umsatz besser prognostizieren und so die Einkaufs- und Personalplanung optimieren. Das Umsatzprognosemodell für die taggenauen Einnahmen konnte massiv verbessert werden (MAPE Reduzierung um 34,2%).
mlx stellt sicher, dass einzelne Umsatzdaten nicht an andere Restaurants weitergegeben werden. Darüber hinaus sorgt mlx mithilfe verschiedener Sicherheitsmechanismen dafür, dass das entwickelte Vorhersagemodell nicht die ursprünglichen Umsatzdaten preisgeben.
Restaurants ohne historische Verkaufsdaten können von vorab trainierten Verkaufsprognosemodell profitieren.
Der Anbieter des Gesundheitssystemes kann seinen Kunden neue KI-Services anbieten. Diese Dienste ermöglichen es älteren Menschen länger zu Hause zu leben und Pfleger im Notfall zuverlässig zu benachrichtigen.
Die Patientendaten werden nicht übertragen oder mit Dritten geteilt.
Der Gesundheitsdienstleister kann vortrainierte Machine-Learning-Modelle für neue Patienten verwenden und somit das System ab dem ersten Tag verwenden.
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