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Prozess-automatisierung mit Machine Learning

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.

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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. 

Unsere Services

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.

Datenaufbereitung

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 & 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.

Gute Gründe

Unsere Datenexpertise
für Ihren Erfolg

Wir arbeiten sowohl in unseren Forschungs- als auch unseren Kundenprojekten mit unterschiedlichen Modellen und Methoden. Wir verarbeiten sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten und sind in der Lage, Informationen aus Texten, Bildern, Audios oder Videos für das maschinelle Lernen aufzubereiten. Dabei setzen wir Neuronale Netze, Support Vector Machines oder klassische Expertensysteme ein. Aber auch für numerische Daten haben wir Big-Data- und BI-Lösungen zur Hand. 

FEATURE

Large Language Models (LLM)

Feature

Prompt Engineering

Feature

Fine Tuning

Feature

Labeling

Feature

Destillation

Feature

Hosting und Deployment

Überzeugen Sie sich selbst

Kundenprojekte

gruner_jahr_ontolux

G+J Digital Products

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

PMG Presse Monitor Logo

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.

Digitalagentur Berlin

Für die Digitalagentur Berlin wurden 10.000 Förderanträge analysiert und mittels NLP-Methoden inhaltlich ausgewertet und klassifiziert. Ziel war es, zu verstehen, was die Förderziele und Themen der Unternehmen waren und was für konkrete Anschaffungen oder Arbeiten gefördert wurden.

Kontakt

Sprechen Sie uns an

Cornelia Werk

Robert-Koch-Platz 4
10115 Berlin
 
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