IntegratedML – unkomplizierter Einstieg in die Welt des Machine Learning

Das Buzzword Machine Learning (ML) hat längst seinen Platz auf der Agenda vieler Unternehmen gefunden. Bei der Realisierung von ML Projekten zeigt sich allerdings häufig, dass die erfolgreiche Implementierung eines Machine Learning-Prozesses sehr aufwendig ist und umfangreiches technisches Know-how erfordert. Einen Ausweg aus diesem Dilemma versprechen neuartige Programmieransätze, die Machine Learning näher an etablierte Programmiersprachen heranrücken.

Genau das geschieht bei der Datenplattform InterSystems IRIS mit dem neuen Feature IntegratedML, welches im aktuellen Release 2020.1 als Beta-Version enthalten ist. Die Idee dahinter: Mit IntegratedML kann schnell identifiziert werden, an welchen Punkten ML wirklich Sinn macht, ohne dass zwangsläufig ein Data Scientist in den Prozess involviert werden muss. Denn bei Integrated ML wird der hochkomplexe Machine Learning-Prozess, in welchem verschiedenste Abhängigkeiten zu Tage treten und unterschiedliche Daten miteinander verglichen und ausgewertet werden, systematisch vereinfacht.

Beispiel: Credit Risk Analyst

Ein Beispiel: Ein Credit Risk Analyst möchte prüfen, ob er den Entscheidungsprozess darüber, wer einen Kredit in welchem Umfang erhält und wer nicht, mithilfe von IntegratedML automatisieren kann. Bis dato hat er den Prozess zur Identifikation risikoreicher Kunden manuell durchgeführt. Mithilfe der Daten, die er selbst normalerweise zur Entscheidungsfindung zu Rate ziehen würde, initiiert der Analyst einen ML-Prozess. Dazu erstellt er mit IntegratedML ein Modell, analysiert damit die Daten und kann anhand des Vergleichs der Ergebnisse mit seinen manuellen Prüfungen rasch abschätzen, ob sich sein ML-Modell zur Automatisierung des Prozesses eignet.

Interoperabilität ermöglicht detaillierte Insights

In der Anwendungsentwicklung kann man IntegratedML einsetzen, um dem Endkunden Anwendungen mit verbesserten Insights bereitzustellen, die normalerweise aufwendige manuelle Arbeit erfordern. Unsere Datenplattform InterSystems IRIS liefert als Hybrid Integration Platform und durch die Bündelung benötigter Tools und Funktionalitäten die ideale Basis dafür. Dank IntegratedML können Anwendungs- und SQL-Programmierer ML-Algorithmen selbst entwickeln und diese auf einfache, intuitive und skalierbare Weise in ihre Anwendungen einbetten. Besonders hilfreich für die schnelle Adaption ist, dass IntegratedML mit einer SQL-ähnlichen Syntax arbeitet. SQL ist als Abfragesprache disziplinübergreifend jedem bekannt, der mit Daten arbeitet – sei es dem Entwickler, dem Data Engineer oder dem Data Scientist. InterSystems IRIS arbeitet darüber hinaus mit verschiedenen Programmiersprachen wie Python oder Java. In Verbindung mit ihren herausragenden Interoperabilitätsfähigkeiten bildet unsere Plattform das ideale Werkzeug, um den gesamten ML-Prozess mit geringem Aufwand und gegebenenfalls auch ohne Unterstützung von Data Scientists aufzusetzen und bestmöglich zu unterstützen.