{"id":6724,"date":"2024-03-20T08:43:15","date_gmt":"2024-03-20T07:43:15","guid":{"rendered":"http:\/\/nextbrain.ai\/?page_id=6724"},"modified":"2024-04-05T09:52:39","modified_gmt":"2024-04-05T07:52:39","slug":"faq","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/nextbrain.ai\/de\/faq","title":{"rendered":"H\u00e4ufig gestellte Fragen"},"content":{"rendered":"
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<\/i> Welche Predictive Models verwendet unser System?<\/a><\/div>\n<\/div>\n
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Unsere Plattform verwendet eine anspruchsvolle Palette von Predictive Models, um eine Vielzahl von Anwendungen abzudecken, von der Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache bis hin zu Prognosen und dar\u00fcber hinaus. Hier ist eine \u00dcbersicht der Arten von Modellen, die wir nutzen:<\/p>\n

1. Gro\u00dfe Sprachmodelle (LLMs oder Generative AI):<\/strong>
\nStandardm\u00e4\u00dfig nutzt unser System Azure mit ChatGPT 4 f\u00fcr gro\u00dfe Sprachmodelle. Wir bieten die Flexibilit\u00e4t, zwischen verschiedenen LLMs zu wechseln, einschlie\u00dflich LLama2, OpenAI, Mistral und anderen, um den Benutzerpr\u00e4ferenzen oder spezifischen Projektanforderungen gerecht zu werden. Unsere Plattform ist darauf ausgelegt, nahezu jedes LLM zu integrieren, um Vielseitigkeit und Anpassungsf\u00e4higkeit an verschiedene Aufgaben zu gew\u00e4hrleisten. Wenn ein angefordertes LLM nicht direkt unterst\u00fctzt wird, unternehmen wir Schritte, um die Kompatibilit\u00e4t und Konnektivit\u00e4t sicherzustellen, um den Benutzerbed\u00fcrfnissen gerecht zu werden.<\/p>\n

2. Modelle f\u00fcr Klassifikation, Regression und automatisierte L\u00f6sungen:<\/strong>
\nUnser Ansatz f\u00fcr Klassifikations- und Regressionsaufgaben umfasst eine umfangreiche Palette von Modellen, wie Linear, Entscheidungsbaum, Random Forest, Extra Trees, LightGBM, Xgboost, CatBoost, Neuronale Netzwerke und N\u00e4chste Nachbarn. Dieses vielf\u00e4ltige Toolkit erm\u00f6glicht es uns, ein breites Spektrum an Herausforderungen effektiv anzugehen.
\nDar\u00fcber hinaus ist unser System mit einem adaptiven Auswahlmechanismus f\u00fcr automatisierte L\u00f6sungen ausgestattet, der dynamisch das am besten geeignete Modell basierend auf dem Kontext und der gew\u00fcnschten Trainingsqualit\u00e4t ausw\u00e4hlt. Dies stellt sicher, dass die Modelle, die wir einsetzen, auf die spezifischen Anforderungen jeder Aufgabe zugeschnitten sind, von einfachen Klassifikationen bis hin zu komplexen pr\u00e4diktiven Analysen.<\/p>\n

F\u00fcr Szenarien, die eine erh\u00f6hte Genauigkeit oder Leistung erfordern, verl\u00e4sst sich unsere Plattform nicht auf ein einzelnes Modell. Stattdessen erzeugen wir mehrere Modelle unterschiedlicher Typen und Konfigurationen, bewerten sie basierend auf ihrer Leistung und erstellen dann ein Ensemble der besten Modelle. Dieser Ensemble-Ansatz verbessert die Genauigkeit unserer Vorhersagen erheblich und erm\u00f6glicht es uns, \u00fcberlegene Ergebnisse zu liefern, ohne komplexe Eingaben von den Benutzern zu verlangen.<\/p>\n

3. Modelle f\u00fcr Prognosen:<\/strong>
\nF\u00fcr Prognoseprobleme umfasst unser Toolkit Modelle wie Arima, Sarima, Prophet und Bayessche Modelle. Diese werden aufgrund ihrer nachgewiesenen Zuverl\u00e4ssigkeit und Effektivit\u00e4t bei der Vorhersage zuk\u00fcnftiger Trends und Muster in verschiedenen Bereichen ausgew\u00e4hlt.<\/p>\n

Durch diesen umfassenden und adaptiven Einsatz pr\u00e4diktiver Modelle stellt unsere Plattform sicher, dass Benutzer Zugang zu modernsten KI-Technologien haben, die auf ihre spezifischen Bed\u00fcrfnisse zugeschnitten sind, und erleichtert den Weg zur Erlangung genauer und umsetzbarer Erkenntnisse.\n<\/p><\/div>\n

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<\/i> Wie funktionieren diese Modelle in einfachen Worten?<\/a><\/div>\n<\/div>\n
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Grunds\u00e4tzlich teilen wir das Benutzerdatensatz (das ist die Quelle der Wahrheit) in zwei kleine Sets.
\nDas sind die Trainingsset<\/strong> (in der Regel 80 % des urspr\u00fcnglichen Datensatzes) und Testset<\/strong> (20%).<\/p>\n

Wir trainieren einen Machine Learning Algorithmus, um eine gute Genauigkeit mit unserem Trainingsset<\/strong>.
\nWas ich mit Training meine, ist die Reduzierung des Fehlers bei Vorhersagen. Im Allgemeinen haben wir zun\u00e4chst ein zuf\u00e4lliges Modell, das Ihnen im Grunde eine zuf\u00e4llige Antwort gibt. Dann fordern wir eine Vorhersage f\u00fcr unser Trainingsset an, das Modell gibt uns eine Antwort (zun\u00e4chst zuf\u00e4llig), dann f\u00fchren wir alle notwendigen Anpassungen durch, um unser Modell dazu zu bringen, das zu antworten, was wir erwartet haben (weil wir die Wahrheit kennen). Dann machen wir mit allen anderen Zeilen in unserer Trainingsphase weiter.
\nIn der Tat wird dieser Prozess viele Male durchgef\u00fchrt.<\/p>\n

Nachdem ein Modell trainiert wurde und eine gute Genauigkeit auf unserem Trainingsset hat, machen wir einfach eine Vorhersage auf unserem Testset (nicht gesehene Daten f\u00fcr unser Modell), dann bewerten wir, wie gut unser Modell nicht gesehene Daten vorhersagt, dies ist Verallgemeinerung.
\nDiese Testgenauigkeit ist die, die wir den Benutzern anzeigen (denn nat\u00fcrlich wird das Modell eine gute Genauigkeit im Trainingsset haben).\n<\/p><\/div>\n

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<\/i> Was ist die Technologie dahinter?<\/a><\/div>\n<\/div>\n
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Unser System verf\u00fcgt \u00fcber eine raffinierte und hocheffiziente Struktur, die darauf ausgelegt ist, die Verarbeitung und Lieferung ma\u00dfgeschneiderter L\u00f6sungen zu optimieren. Im Zentrum unserer Plattform steht ein fortschrittlicher API-Service, der als prim\u00e4rer Einstiegspunkt f\u00fcr Anfragen fungiert. Dies wird durch eine Vielzahl spezialisierter Komponenten unterst\u00fctzt, die jeweils einer bestimmten Funktion gewidmet sind, um eine schnelle und pr\u00e4zise Antwort auf die Bed\u00fcrfnisse der Benutzer zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n

Die Architektur wird durch modernste Datenbanktechnologien untermauert, die sorgf\u00e4ltig ausgew\u00e4hlt wurden, um Datenintegrit\u00e4t, Sicherheit und Zug\u00e4nglichkeit zu gew\u00e4hrleisten. Unsere Infrastruktur umfasst auch die neuesten Datenmanagement-Tools, die entwickelt wurden, um gro\u00dfe Mengen an Informationen mit un\u00fcbertroffener Effizienz zu verarbeiten und zu analysieren.<\/p>\n

Im Kern unserer Innovation steht ein einzigartiges Multi-Agenten-System, das aus einer Reihe von vorkonfigurierten \u201eAgents\u201c besteht. Diese Agents, ausgestattet mit spezifischen F\u00e4higkeiten, arbeiten zusammen, um Anfragen intelligent und adaptiv zu verarbeiten und zu beantworten. Diese Strategie erm\u00f6glicht es uns, eine Vielzahl von Aufgaben zu bew\u00e4ltigen, von der Softwareentwicklung bis zur Erstellung komplexer Visualisierungen und strategischer Planung, mit au\u00dfergew\u00f6hnlicher Pr\u00e4zision und Kreativit\u00e4t.<\/p>\n

Ohne spezifische technische Details zu vertiefen, die einen wesentlichen Teil unseres Wettbewerbsvorteils ausmachen, k\u00f6nnen wir best\u00e4tigen, dass unsere Plattform darauf ausgelegt ist, die komplexesten Herausforderungen zu meistern und L\u00f6sungen anzubieten, die an der Spitze der heutigen Technologie stehen.\n<\/p><\/div>\n

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<\/i> Wir haben eine Reihe von Anwendungsf\u00e4llen identifiziert.<\/a><\/div>\n<\/div>\n
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Alle F\u00e4lle, die Sie bereitgestellt haben, sind in Ordnung, wir k\u00f6nnen auch:<\/p>\n