Sie definieren Kategorien – KI lernt automatisch
Trainieren Sie eigene KI-Modelle ohne Code
Erstellen Sie branchenspezifische Modelle per No-Code Interface. Nutzen Sie Transfer Learning für schnelles Training. Deployen Sie Custom Models mit einem Klick.
Mit Custom Training von deepsight cloud erstellen Sie eigene KI-Modelle für Ihre Codebücher und Kategorien – ohne Programmierkenntnisse. Das No-Code Interface ermöglicht branchenspezifische Klassifikation in wenigen Minuten.
So funktioniert Custom Training
"Das Produkt hat eine tolle Qualität"
Noch keine Beispiele hinzugefügt
Standard-Modelle passen nicht immer
Standard-Modelle passen nicht immer
Jede Branche hat eigene Terminologie. Standard-NLP versteht Ihre spezifischen Begriffe nicht. Beispiele: Medizinische ICD-Codes, Legal-Terminologie, Automotive-Bauteile.
Branchenspezifische Terminologie wird nicht erkannt
Interne Begriffe und Codes sind unbekannt
Domain-Expertise fehlt für präzise Kategorisierung
One-Size-Fits-All erreicht nicht die nötige Genauigkeit
Die Lösung
No-Code Model Training
Trainieren Sie eigene Modelle ohne Data Science Team:
Transfer Learning
Nutzen Sie Pre-trained Models als Basis für schnelles Training
No-Code UI
Intuitives Interface ohne Programmierkenntnisse erforderlich
Iterative Verbesserung
Kontinuierliches Feedback-basiertes Training für höhere Genauigkeit
One-Click Deployment
Sofort einsatzbereit in allen Workflows nach dem Training
Training-Prozess
Der Training-Prozess
In 5 einfachen Schritten zu Ihrem Custom Model
Daten vorbereiten
Upload Trainingsdata (CSV, JSON, Excel). Mindestens 500 gelabelte Beispiele.
Modell-Typ wählen
Classification, NER, Sentiment oder Topic Modeling
Training starten
GPU-beschleunigt in Cloud. ETA-Anzeige in Echtzeit.
Custom Training im Workflow
No-Code Interface für eigene KI-Modelle
Erfolgsgeschichten
Erfolgsgeschichten
Wie Unternehmen Custom Training nutzen
Medizin: ICD-10 Codes
5000 Arztbriefe → 94% Accuracy bei Code-Zuweisung
- Automatische Code-Vorschläge sparen 20h/Woche
- Fehlerquote um 80% reduziert
- Compliance sichergestellt
Legal: Vertragsprüfung
2000 Verträge → 97% Precision bei Risiko-Klauseln
- Rechtsabteilung fokussiert sich auf echte Risiken
- Prüfzeit von Tagen auf Stunden reduziert
- Haftungsrisiken minimiert
Automotive: Feedback
Interne Bauteil-Namen automatisch kategorisiert
- 18h manuelle Arbeit → 10min automatisch
- Konsistente Kategorisierung sichergestellt
- Insights für Produktverbesserung
FAQ
Häufige Fragen
Minimum: 500 gelabelte Beispiele. Optimal: 2000+. Mehr Daten = bessere Genauigkeit.
10 Minuten bis 2 Stunden, abhängig von Datenmenge und Modell-Typ.
Im Enterprise-Plan: Ja. ONNX oder PyTorch Format für On-Premise Deployment.
Training-Credits im Enterprise-Plan. Externe Nutzung: 200€-2000€ pro Training.
Abhängig von Datenqualität. Typisch: 85-95% Accuracy. Medical/Legal: bis 97%.
Ja! On-Premise Training für DSGVO-kritische Daten im Enterprise-Plan verfügbar.
Weitere Module
Ergänzende Module entdecken
Kombinieren Sie Module für einen vollständigen Analyse-Workflow