Damit Maschinelles Lernen (ML) einen echten Mehrwert bringt, muss seine Entwicklung kostengünstig sein. Diese sehr wirtschaftliche Perspektive ist die wichtigste, um ML massentauglich und für ein breites Spektrum von Benutzern und Anwendungen zugänglich zu machen.

Ein Ökosystem, das dies erreichen will, muss die derzeit wichtigsten Einschränkungen in der KI-Entwicklung beseitigen:

• Die derzeitigen Eintrittsbarrieren für ML durch eine flexible, ganzheitliche und strukturierte ML-Entwicklungsumgebung senken.
• Netzwerkeffekte für eine tiefe Zusammenarbeit innerhalb eines Teams und über eine ganze Gemeinschaft hinweg fördern, um den Austausch von technischen und inhaltlichen ML-Elementen (z.B. Modelle, Daten und dergleichen) zu zentralisieren und zu erleichtern.
• Steigerung der Arbeitseffizienz mit Schwerpunkt auf iterativen, strukturierten und eingebetteten Arbeitsabläufen zur Verbesserung der Qualität von Daten und ML-Modellen.
• Gewährleistung der vollständigen Reproduzierbarkeit der gesamten Wertschöpfungskette zur Förderung des Vertrauens und der Qualität des anwendbaren ML-Modells.

MLReef zielt auf die Lösung dieser Probleme.

MLReef ist eine MLOps-Plattform für effiziente, kollaborative und reproduzierbare Arbeit an ML-Projekten. Sie ist weltweit die erste, die ihr Kernelement auf die Zusammenarbeit mit der Gemeinschaft setzt, um die sofortige Wiederverwendung jedes ML-Elements zu ermöglichen, das zuvor auf MLReef veröffentlicht wurde. Dadurch wird die Entwicklungszeit drastisch verkürzt und die Modellqualität durch schnelle und strukturierte Iterationen erhöht.