A1: Angebot für Machine Learning

A1: Angebot für Machine Learning Bild: iStock

A1 Digital hat mit dem US-Unternehmen BigML eine strategische Partnerschaft für gemeinsame Lösungen im Bereich Machine Learning vereinbart. BigML bietet eine State-of-the-Art Machine-Learning-Plattform, A1 Digital bringt seine Cloud-Plattform Exoscale in die Partnerschaft ein, mit der Infrastruktur und Dienstleistungen für Cloud-Anwendungen in Europa zur Verfügung gestellt werden.

BigML bietet Unternehmen eine skalierbare Machine-Learning-Plattform an, die bereits von mehr als 80.000 Analysten, Entwicklern und Wissenschaftlern in 160 Ländern genutzt wird. Die Plattform unterstützt Unternehmen bei der Aufbereitung von Daten für Machine Learning und hilft dabei, Klassifikation, Regression, Zeitreihenvorhersagen, Deepnets, Clustering, Anomalie- und Assoziationserkennung sowie Themenmodellierung zu automatisieren. Zusätzlich zu den kommerziellen Aktivitäten bietet BigML ein Bildungsprogramm an, das maschinelles Lernen an mehr als 630 Universitäten auf der ganzen Welt praxisnah fördert. Seit 2015 hat BigML auch eine europäische Niederlassung in Valencia, Spanien.

„Mit A1 Digital haben wir den idealen Partner gefunden, um in Europa noch stärker Fuß fassen zu können“, sagt Francisco J. Martin, CEO von BigML. „Um eine vertrauenswürdige Plattform für Machine Learning anbieten zu können, bringt uns die europäische Cloud-Lösung Exoscale einen entscheidenden Schritt weiter.“

„Wir freuen uns, mit BigML einen Partner gefunden zu haben, mit dem wir eine der Schlüsseltechnologien für IoT-Anwendungen, also für durchgehend vernetzte und intelligente Produkte, realisieren können“, sagt Elisabetta Castiglioni, CEO von A1 Digital. „Die Machine Learning Plattform von BigML ermöglicht es, Machine Learning Prozesse so zu strukturieren und optimieren wie jeden anderen Geschäftsprozess. Mit Exoscale bieten wir dafür hochverfügbare und performante Cloud-Server und garantieren gleichzeitig höchste Datensicherheit.“

Last modified onDienstag, 05 Februar 2019 10:38
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