Skip to main content

Machine Learning automatisiert

Effektivität und Effizienz steigern

Sie wollen komplexe, wiederkehrende Handlungen automatisieren? Mit Machine Learning lassen sich schnell und effizient Muster erkennen, Vorhersagen treffen und Prozesse optimieren. Wir beraten und unterstützen Sie dabei, Machine-Learning-Potenziale für Ihr Unternehmen zu identifizieren und helfen Ihnen, IT-Systeme auf Ihre Abläufe zu trainieren, um Ihre Workflows zu optimieren.

MACHINE LEARNING

Problemlösung mit selbstlernenden Systemen

Machine Learning ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz. Dabei lernen IT-Systeme, selbstständig aus großen Datenmengen Muster, Zusammenhänge und Abhängigkeiten zu erkennen und auf unbekannte Daten anzuwenden. Damit IT-Systeme selbständig solche Entscheidungen treffen können, müssen die Algorithmen trainiert und ein auf die Fragestellung bezogenes Modell entwickelt werden. Der Trainingsprozess erfolgt zyklisch, wobei bestehende Modelle getestet und kontinuierlich optimiert werden.

Unternehmen können so automatisiert Entscheidungen treffen und die Effizienz ihrer Prozesse deutlich verbessern. 

 

  • Wahrscheinlichkeiten berechnen

  • Vorhersagen treffen

  • Prozesse optimieren

  • Schlussfolgerungen ziehen

  • Fehler und Defekte erkennen

Unsere Leistungen

Wir helfen Ihnen, Ihre Daten und Prozesse in Hinblick auf den Einsatz von Machine Learning  zu bewerten und vorzubereiten, sowie ein passendes Modell für Ihren Anwendungsfall zu identifizieren, zu trainieren und in Produktion zu bringen.

Business Understanding

Für den erfolgreichen Einsatz von Machine-Learning-Verfahren sind Erwartungen und Geschäftsnutzen in Einklang zu bringen. Deshalb erarbeiten wir mit Ihnen gemeinsam, mit welchem Ansatz sich Ihre Fragestellungen lösen lassen, ob Machine Learning grundsätzlich geeignet ist und welche Ressourcen (Daten, Hardware, Personen) dazu vorhanden bzw. nötig sind.

Data Understanding

Welche Daten stehen zur Verfügung und welche Daten sind notwendig für automatisierte Prozesse. Wir verschaffen uns einen ersten Überblick über die zur Verfügung stehenden Daten und deren Qualität, um Datenqualität Ihres Vorhabens zu bewerten.

Daten Aufbereitung

Um ein Modell mit entsprechenden Daten trainieren zu können, sind ausreichend gelabelte Trainingsdaten notwendig. Wir eruieren vorhandene Daten nach Art und Menge, schließen ggf. Datenlücken, evaluieren Wege zur Datenerhebung und identifizieren mögliche Qualitätsprobleme.

Architektur und Modelle

Ganz gleich, welche Fragestellung Sie beantworten möchten – mit unserer Expertise wählen wir die passende Architektur und Modelle aus, die den größtmöglichen Trainingserfolg erzielen und auf Ihr Ziel ausgerichtet sind.

Modelltraining

Vor einem Training bestimmen wir die passende Architektur für die gelabelten Daten und trainieren je nach Fragestellung und Ziel mit bereits vorhandenen, individuell angepassten oder auch neuen eigenen Modellen. Unser Ziel: ein kundenindividuelles Modell mit den besten Ergebnissen.

Evaluation

In Form eines Workshops präsentieren und visualisieren wir Ihnen die Ergebnisse aus der Trainingsphase und bewerten gemeinsam, inwieweit das trainierte Modell bereits erfolgreich produktiv eingesetzt werden kann oder noch weiter angepasst und optimiert werden sollte.

Service

NLP

Natural Language Processing (NLP) ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der sich mit der Wechselwirkung zwischen menschlicher Sprache und Computern beschäftigt. Es verwendet Algorithmen und Techniken, um menschliche Sprache in eine für Computer verständliche Form umzuwandeln und ermöglicht so die Verarbeitung, Analyse und Generierung von Texten. NLP wird in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, darunter maschinelles Übersetzen, Chatbots, Textanalyse, Informationsextraktion und Sentimentanalyse. Wir unterstützen Sie mit der passenden Technologie von der Konzeption bis zur Produktivsetzung.

Service

Deep Learning

Deep Learning ist eine leistungsstarke Technologie im Bereich der künstlichen Intelligenz, die es ermöglicht, komplexe Muster in unstrukturierten Daten zu erkennen und zu interpretieren. Im Gegensatz zu herkömmlichen Machine Learning-Verfahren, bei denen Features manuell extrahiert werden müssen, kann Deep Learning mittels künstlicher neuronaler Netze automatisch relevante Merkmale aus Bildern, Texten, Sprache und sogar sensorischen Daten erlernen.

Deep Learning eröffnet neue Horizonte für datengesteuerte Entscheidungen und ermöglicht Unternehmen, wertvolle Erkenntnisse aus ihren umfangreichen Datenquellen zu gewinnen.

Service

Computer Vision

Computer Vision ist der Schlüssel zur visuellen Wahrnehmung von Maschinen. Es verleiht Computern die Fähigkeit, Bilder und Videos zu verstehen, zu analysieren und darauf basierende Entscheidungen zu treffen, ähnlich wie der Mensch es vermag. Computer Vision wird u.a. in der Bilderkennung eingesetzt, um Objekte und Muster in Bildern zu identifizieren. Diese Fähigkeit findet in der Sicherheitsüberwachung, medizinischen Bildgebung und automatisierten Qualitätskontrolle vielfältige Anwendungen. Wir unterstützen Sie bei der Implementierung von Computer Vision in Ihrem Unternehmen und maßgeschneiderte Lösungen zu entwickeln.

Service

Data Analytics

Data Analytics ist ein entscheidendes Instrument in der Welt der Datenwissenschaft. Durch den Einsatz fortschrittlicher statistischer und mathematischer Methoden werden große Datenmengen analysiert, um wertvolle Erkenntnisse und Muster zu gewinnen. Mit Data Analytics können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen, Prozesse optimieren und die Kundenzufriedenheit steigern. Unsere Experten nutzen Algorithmen wie maschinelles Lernen und Data Mining, um Trends zu identifizieren, Risiken zu minimieren und Chancen zu erkennen.

Service

Data Engineering

Data Engineering umfasst die Sammlung, Aufbereitung und Transformation von Daten in eine für Maschinen verständliche Form. Es ermöglicht die Schaffung von robusten Datenpipelines, die die Grundlage für datengetriebene Entscheidungsprozesse und maschinelles Lernen bilden. Ob für die Optimierung von Geschäftsprozessen, die Vorhersage von Trends oder die Entwicklung von KI-Anwendungen, Data Engineering spielt eine zentrale Rolle bei der Gewinnung wertvoller Erkenntnisse aus Daten.

Service

ML-Ops

Machine Learning Operations (ML-Ops) bezieht sich auf die effiziente Verwaltung und Skalierung von Machine-Learning-Modellen in Produktionsumgebungen. ML-Ops kombiniert bewährte DevOps-Praktiken mit spezialisierten Werkzeugen und Prozessen, um die Bereitstellung, Überwachung und Aktualisierung von KI-Modellen zu automatisieren. Dies ist entscheidend, um die Leistung von KI-Anwendungen zu optimieren, Kosten zu senken und sicherzustellen, dass Modelle in Echtzeit präzise und zuverlässig arbeiten.

Service

Hosting und Deployment

Für die Testphase und vor der Komprimierung sind meist große Serverkapazitäten von mehreren Grafik- oder Tensor-Prozessoren vonnöten. Um hierbei Ressourcen und Lasten optimal zu verteilen, setzen wir auf Container-Orchestrierung mit Kubernetes. Ganz gleich ob in der Cloud oder auf dedizierten Servern - wir sorgen für einen kostengünstigen und sicheren Rechenbetrieb, unterstützen beim Deployment Prozess und beraten Sie zu geeigneten Angeboten und Sicherheitsaspekten.

Überzeugen Sie sich selbst

Kundenprojekte

G+J Digital Products

Für die Erstellung einer Content Curation Engine werden Texte aus 1.500 Web-Datenquellen für Redakteure aufbereitet, mit verschiedenen Methoden des Maschine Learning nach sprachlicher und inhaltlicher Qualität bewertet und klassifiziert.

  • Entitätenerkennung

  • Klassifizierung der Mediathek

  • Sprachliche Analyse mit Machine Learning & NLP

PMG

Alle Texte in der PMG Pressedatenbank werden semantisch mit NLP Methoden analysiert, klassifiziert und unter Verwendung von maschinellem Lernen angereichert, um die Suchfunktion auf dem Portal zu optimieren.

  • Entitätenerkennung

  • Semantische Analyse

  • Schlüsselworterkennung

DAB

Für die Digitalagentur Berlin wurden 10.000 Förderanträge analysiert und inhaltlich ausgewertet, um schneller die Förderziele und Themen der Unternehmen sowie deren konkret geförderten Anschaffungen zu verstehen.

  • Klassifikation von Förderzielen

  • Themenerkennung

  • Enitätenerkennung

Kontakt

Sprechen Sie uns an

Jan-Tilman Seipp

Senior Consultant Machine Learning