14 Tage kostenlos testen - Basic oder Pro

Machine Learning einfach. ohne Code.

Browser-basierte SaaS-App für No-Code Machine Learning: CSV importieren, Inputs und Ziel auswählen, Modelle trainieren und Vorhersagen exportieren. Die Web-App läuft komplett im Browser, Training und Vorhersage auf unseren Servern.

Workflow

Geführt statt geskriptet

Models

RF, XGBoost, FNN, RNN

Export

CSV und Modelle

Web-App Vorschau

Trainingsdaten importieren

CSV geladen1.248 Zeilen

Datei

📄production_training.csv✓
timestamptemperaturepressureyield

Erkennung

SeparatorKomma (,)
DezimalPunkt (.)

Inputs

temperaturepressure

Ziel

yield
✓CSV hochladen
✓Header prüfen
✓Inputs und Ziel wählen
Produkt

Warum dAIve?

Eine No-Code-ML-Suite, die dich vom CSV-Import bis zum Vorhersage-Export begleitet.

1

Geführt statt geskriptet

Klarer Workflow in der Web-App: Import → Beschreibung → Model Design → Training → Vorhersage.

2

Passende Modellwahl

Trainiere Random Forest, XGBoost, FNN oder RNN. Im Pro-Tarif kommen Batch Mode und Optuna dazu.

3

Sichtbar und nachvollziehbar

Plots, Metriken, Data Size Analysis und Input Dropout helfen bei Bewertung und Dokumentation.

Ablauf

So funktioniert's

Von CSV zu Vorhersagen in wenigen klaren Schritten.

1

CSV importieren

Datei laden, Separatoren prüfen, Header ansehen und Inputs plus Ziel festlegen.

2

Daten beschreiben

Verteilungen, Korrelationen sowie Data Size Analysis und Input Dropout im Web-Workflow prüfen.

3

Modell designen und trainieren

Modelltyp auswählen, Konfiguration setzen und im Pro-Tarif optional Batch Mode oder Optuna nutzen.

4

Vorhersagen exportieren

Vorhersagen erzeugen, Ergebnisse tabellarisch prüfen und als CSV exportieren.

Szenarien

Use Cases

Entdecke, wie dAIve in verschiedenen Szenarien hilft - von Simulation bis Energiesparen.

Engineering

Schnelle Entscheidungen aus Simulations- und Testdaten

📊→

Simulationsschleifen halbieren

Ohne Data Scientist.

Bremsen dich 15 bis 20 Simulationsläufe, manuelle Auswertungen und endlose Iterationen aus? Lade deinen CSV-Export aus ANSYS, Abaqus oder LS-DYNA hoch und sieh in Minuten, welche Parameter dein Ergebnis wirklich treiben.

🔬→

Testdaten in Entscheidungen verwandeln

In unter 20 Minuten.

Verlieren sich deine Erkenntnisse zwischen CSV-Exports, Laborprotokollen und Excel-Filtern? Lade deine Testdaten hoch und sieh schnell, welche Parameter mit deinem Ergebnis zusammenhängen und welche Versuchsreihen du zuerst weiterverfolgen solltest.

🎯→

DOE-Daten in schnelle Modellantworten

Ohne extra Analyseprojekt.

Bremsen dich große Parameterstudien bei Auswertung und Variantenvergleich aus? Lade deine DOE-Daten hoch, trainiere ein Modell auf deinen Varianten und prüfe neue Parameterkombinationen deutlich schneller als mit manueller Sichtung allein.

Energie

Versteckte Verbrauchsmuster finden und Kosten senken

💨→

Druckluftverluste sichtbar machen

Bevor sie dein Budget fressen.

Druckluft ist teuer, aber die größten Verlusttreiber bleiben oft unsichtbar. Lade Druck-, Laufzeit- und Verbrauchsdaten hoch und erkenne schneller Muster, die auf Leckagen, falsche Steuerung oder unnötige Grundlast hindeuten.

🌡️→

HVAC-Verbrauch sichtbar machen

Und Regelungen gezielter prüfen.

Laufen Anlagen länger und härter als nötig, ohne dass klar ist warum? Analysiere Temperatur-, Luftstrom- und Verbrauchsdaten und erkenne schneller Dauerlasten, unpassende Regelpunkte und Auffälligkeiten zwischen Nutzung und Energiebedarf.

⚙️→

Leerlauf sichtbar machen

Bevor er teuer wird.

Ziehen Maschinen Energie, ohne produktiven Output zu liefern? Verknüpfe Maschinenstatus, Verbrauch und Produktionsdaten und erkenne schneller, wann Leerlaufphasen, Wartezustände oder ungünstige Taktung unnötig Kosten verursachen.

🔥→

Temperaturprofile besser verstehen

Und Zykluszeiten gezielter prüfen.

Sind Temperaturprofile historisch gewachsen statt datenbasiert belegt? Analysiere Temperaturkurven, Zykluszeiten und Energieverbrauch, um schneller zu sehen, wo Überheizen, lange Haltezeiten oder ungünstige Profile Kosten und Zeit treiben.

⚡→

Ladefenster besser verstehen

Und Peaks gezielter vermeiden.

Lädt deine Flotte oft genau dann, wenn Last und Strompreis ohnehin hoch sind? Analysiere Lade-, Last- und Zeitdaten, um schneller zu erkennen, welche Fenster, Routinen und Lastmuster unnötige Kosten verursachen.

Tarife

Preise

Starte mit einem 14-Tage-Trial - Basic oder Pro.

Basic

14 Tage Trial
9 €*
pro Monat

Für Einsteiger und kleinere ML-Projekte.

  • ✓Einzelnes Modell trainieren
  • ✓Basis-Modellkonfiguration
  • ✓Bis zu 5 Projekte
  • ✓Bis zu 100 MB Storage
  • ✓Bis zu 100 Compute Credits pro Monat
  • ✓14 Tage kostenlos

Pro

14 Tage Trial
95 €*
pro Monat

Für anspruchsvollere Workloads und professionelle Nutzung.

  • ✓Einzel- und Batch-Training
  • ✓Erweiterte Modellkonfiguration
  • ✓Automatische Hyperparameter-Optimierung
  • ✓Bis zu 100 Projekte
  • ✓Bis zu 1 GB Storage
  • ✓Bis zu 10.000 Compute Credits pro Monat
  • ✓14 Tage kostenlos

* Preise zzgl. MwSt. Hinweis: Preise und Features können sich ändern. Die finalen Details siehst du im Checkout und im Account.

Antworten

FAQ

Kurz die wichtigsten Antworten.

Wie starte ich den Trial?

Klicke auf Trial starten, erstelle einen Account und wähle danach Basic oder Pro.

Läuft dAIve komplett im Browser?

Ja. Die Web-Version ist eine SaaS-App und läuft komplett im Browser ohne Installation.

Wo findet Training und Vorhersage statt?

Training und Vorhersage laufen auf unseren Servern. Dein Rechner zeigt die Web-App im Browser.

Welche Modelle unterstützt dAIve?

Random Forest, XGBoost, FNN und RNN. Batch Mode und Optuna sind in Pro verfügbar.

Wie erreiche ich euch?

Schreib uns an support@daive.de - wir helfen dir gern weiter.