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Erste Schritte

Bereiten Sie Ihre Organisation auf Federated Machine Learning vor


Federated Machine Learning ermöglicht es Unternehmen, dezentral gespeicherte Daten zu nutzen und bessere Machine Learning Modelle zu trainieren, ohne den Datenschutz zu gefährden. Dies ist ein Paradigmenwechsel im Data Science, da die Daten unterschiedlicher Systeme nicht mehr zentralisiert werden müssen. Üblicherweise werden auf zentralen Daten Machine Learning Modelle trainiert. Durch Federated Machine Learning können nun Modelle in verschiedenen Umgebungen dezentral trainiert und zentral zusammengeführt werden.

mlx ist eine Softwarelösung für Federated Machine Learning, die die Skalierung von KI über Systemgrenzen hinweg ermöglicht. mlx kann nahtlos in die bestehende Infrastruktur und Technologie integriert werden, um Machine Learning Modelle mit dezentral gespeicherten Daten zu entwickeln, zu verwalten und einzusetzen.

Die folgende Aktivitäten können Ihnen dabei helfen die ersten Schritte mit Federated Machine Learning und mlx zu gehen.

Entwicklung einer KI-basierten Service Strategie

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Aufbau von Federated Machine Learning Know-How

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Durchführung einer Pilotstudie oder eines Proof-of-Concept

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IT-Infrastruktur und ML-Workflow vorbereiten

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Aufbau von Federated Machine Learning Know-How

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Durchführung einer Pilotstudie oder eines Proof-of-Concept

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IT-Infrastruktur und ML-Workflow vorbereiten

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Entwicklung einer KI-basierten Service Strategie

Mithilfe von Federated Machine Learning können Ihre Produkte mit KI-basierten Funktionen oder Services angereichert und über Ihre Kunden hinweg skaliert werden. Unternehmen profitieren davon, ein klares Verständnis und eine Strategie dafür zu entwickeln, welche KI Funktionen und Services sie ihren Kunden anbieten wollen.

Relevante Fragestellungen:
Wie schafft die Funktion oder der Service einen Mehrwert für unsere Kunden?
Wie müssen wir die Funktion oder Services gestalten, damit sie nützlich und ansprechend sind?
Wie sieht das Geschäftsmodell für einen neuen Service aus?


In dieser frühen Phase ist es hilfreich, die Customer Journey zu skizzieren und aktuelle Ideen zu prüfen. Eine Kosten-Nutzen- und Machbarkeitsanalyse helfen dabei, die zukünftigen Schritte sinnvoll zu planen. Der folgende Artikel könnte Sie inspirieren, die richtigen Funktionen oder den richtigen Service zu entwerfen: Why smart companies are giving customers more data.

Kontakt aufnehmen

Entwicklung einer KI-basierten Service Strategie

Mithilfe von Federated Machine Learning können Ihre Produkte mit KI-basierten Funktionen oder Services angereichert und über Ihre Kunden hinweg skaliert werden. Unternehmen profitieren davon, ein klares Verständnis und eine Strategie dafür zu entwickeln, welche KI Funktionen und Services sie ihren Kunden anbieten wollen.

Relevante Fragestellungen:
Wie schafft die Funktion oder der Service einen Mehrwert für unsere Kunden?
Wie müssen wir die Funktion oder Services gestalten, damit sie nützlich und ansprechend sind?
Wie sieht das Geschäftsmodell für einen neuen Service aus?


In dieser frühen Phase ist es hilfreich, die Customer Journey zu skizzieren und aktuelle Ideen zu prüfen. Eine Kosten-Nutzen- und Machbarkeitsanalyse helfen dabei, die zukünftigen Schritte sinnvoll zu planen. Der folgende Artikel könnte Sie inspirieren, die richtigen Funktionen oder den richtigen Service zu entwerfen: Why smart companies are giving customers more data.

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Aufbau von Federated Machine Learning Know-How

mlx ermöglicht es Ihnen, Machine Learning Modelle über dezentrale Systeme und Daten hinweg mithilfe von Federated Machine Learning zu entwickeln, zu verwalten und einzusetzen. Dennoch ist es hilfreich, die Technologie zu verstehen, um sie in Ihrem Unternehmen und bei Ihren Kunden erfolgreich anwenden und skalieren zu können. Dieses Verständnis umfasst Kenntnisse des Federated Machine Learning Entwicklungsprozesses und dessen verschiedene Varianten sowie das allgemeinen System Design, Sicherheitsaspekte und typische Anwendungen.

Um den Schulungsbedarf Ihres Teams zu erfassen, sollten Sie sich die folgenden Fragen stellen:
Können wir detaillierte Anwendungsfälle definieren, die die Vorteile des Federated Machine Learning nutzen?
Wissen wir, wie man ein Federated Training initiiert und verteilte Modelle verwaltet, validiert und einsetzt?
Wissen wir, wie wir mit Herausforderungen wie beispielsweise verteilten Daten und Datenschutz umgehen können?


Gerne unterstützen wir Sie in dieser Phase, indem wir auf Ihr Team angepasste Schulungen durchführen um das Federated Machine Learning Know-How aufzubauen.

Jetzt Know-How aufbauen

Aufbau von Federated Machine Learning Know-How

mlx ermöglicht es Ihnen, Machine Learning Modelle über dezentrale Systeme und Daten hinweg mithilfe von Federated Machine Learning zu entwickeln, zu verwalten und einzusetzen. Dennoch ist es hilfreich, die Technologie zu verstehen, um sie in Ihrem Unternehmen und bei Ihren Kunden erfolgreich anwenden und skalieren zu können. Dieses Verständnis umfasst Kenntnisse des Federated Machine Learning Entwicklungsprozesses und dessen verschiedene Varianten sowie das allgemeinen System Design, Sicherheitsaspekte und typische Anwendungen.

Um den Schulungsbedarf Ihres Teams zu erfassen, sollten Sie sich die folgenden Fragen stellen:
Können wir detaillierte Anwendungsfälle definieren, die die Vorteile des Federated Machine Learning nutzen?
Wissen wir, wie man ein Federated Training initiiert und verteilte Modelle verwaltet, validiert und einsetzt?
Wissen wir, wie wir mit Herausforderungen wie beispielsweise verteilten Daten und Datenschutz umgehen können?


Gerne unterstützen wir Sie in dieser Phase, indem wir auf Ihr Team angepasste Schulungen durchführen um das Federated Machine Learning Know-How aufzubauen.

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Durchführung einer Pilotstudie oder eines Proof-of-Concept

Durch mlx kann das gesamte Leistungsspektrum von Federated Machine Learning genutzt werden. Eine Pilotstudie ermöglicht sich mit der neuen Technologie vertraut zu machen und praktische Erfahrungen mit mlx zu sammeln. Ein Proof-of-Concept (PoC) überprüft zudem die praktische Umsetzbarkeit Ihrer Ideen.

Somit können Sie einen schnellen Lernprozess durchlaufen und erhalten gleichzeitig eine umfassende Einschätzung, ob der Einsatz von Federated Machine Learning im angestrebten Anwendungsfall realisierbar ist. Darüber hinaus können unerwartete Herausforderungen frühzeitig aufgedeckt werden und Sie haben die Möglichkeit Feedback von verschiedenen Stakeholdern einzuholen.

Umfassende Einblicke im Rahmen von individuellen Pilotstudien und PoCs sind die Grundvoraussetzung für die erfolgreiche Anwendung von Federated Machine Learning. Auch hier unterstützen wir Sie gerne in der Durchführung.

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Durchführung einer Pilotstudie oder eines Proof-of-Concept

Durch mlx kann das gesamte Leistungsspektrum von Federated Machine Learning genutzt werden. Eine Pilotstudie ermöglicht sich mit der neuen Technologie vertraut zu machen und praktische Erfahrungen mit mlx zu sammeln. Ein Proof-of-Concept (PoC) überprüft zudem die praktische Umsetzbarkeit Ihrer Ideen.

Somit können Sie einen schnellen Lernprozess durchlaufen und erhalten gleichzeitig eine umfassende Einschätzung, ob der Einsatz von Federated Machine Learning im angestrebten Anwendungsfall realisierbar ist. Darüber hinaus können unerwartete Herausforderungen frühzeitig aufgedeckt werden und Sie haben die Möglichkeit Feedback von verschiedenen Stakeholdern einzuholen.

Umfassende Einblicke im Rahmen von individuellen Pilotstudien und PoCs sind die Grundvoraussetzung für die erfolgreiche Anwendung von Federated Machine Learning. Auch hier unterstützen wir Sie gerne in der Durchführung.

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IT-Infrastruktur und ML-Workflow vorbereiten

Federated Machine Learning ist ein Paradigmenwechsel, der die Anwendung dezentraler KI realisiert. Innerhalb dieser Anwendung dient mlx als ganzheitliche Softwarelösung, die dezentrales Training, Management und Einsatz von Machine Learning Modellen ermöglicht. Die IT-Infrastruktur und der ML-Workflow sollten diesen dezentralen Ansatz unterstützen und bereit sein KI-basierte Funktionen und Services anzubieten.

Fragen, die beantwortet werden sollten:
Ist Ihre derzeitige IT-Infrastruktur in der Lage, die sichere Kommunikation aller Beteiligten einer Federated Machine Learning Architektur zu gewährleisten?
Verfügen alle dezentralen Einheiten über ausreichend Rechenleistung, um das Training von Machine Learning Modellen erfolgreich durchzuführen?
Unterstützt Ihr aktueller Machine Learning Workflow neue KI-basierte Features und Services?


Kontaktieren Sie uns gerne, wenn Sie Fragen haben und evaluieren möchten, wie Ihre bestehende IT-Landschaft und Ihr aktueller ML-Workflow im Sinne des Federated Machine Learning ausgerichtet werden können.

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IT-Infrastruktur und ML-Workflow vorbereiten

Federated Machine Learning ist ein Paradigmenwechsel, der die Anwendung dezentraler KI realisiert. Innerhalb dieser Anwendung dient mlx als ganzheitliche Softwarelösung, die dezentrales Training, Management und Einsatz von Machine Learning Modellen ermöglicht. Die IT-Infrastruktur und der ML-Workflow sollten diesen dezentralen Ansatz unterstützen und bereit sein KI-basierte Funktionen und Services anzubieten.

Fragen, die beantwortet werden sollten:
Ist Ihre derzeitige IT-Infrastruktur in der Lage, die sichere Kommunikation aller Beteiligten einer Federated Machine Learning Architektur zu gewährleisten?
Verfügen alle dezentralen Einheiten über ausreichend Rechenleistung, um das Training von Machine Learning Modellen erfolgreich durchzuführen?
Unterstützt Ihr aktueller Machine Learning Workflow neue KI-basierte Features und Services?


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