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KI und maschinelles Lernen erobern die Industrie im Sturm und rüsten sie mit fortschrittlichen vorausschauenden und hochmodernen Entscheidungsfähigkeiten aus. Heute sind SDKs, Frameworks, Tools und APIs für maschinelles Lernen verfügbar, die die Einführung dieser Technologien der nächsten Generation erleichtern. Doch eine gähnende Lücke bei den Qualifikationen erschwert den Prozess für viele, was zu einer Verschwendung von Ressourcen führt. Unser Fachwissen und unsere Erfahrung im Bereich des maschinellen Lernens füllen diese Lücke und beschleunigen den geschäftlichen Nutzen von Investitionen in innovative Technologien.
Deep Learning
Die Erkennung von Sprache, Tönen und Bildern ist für das menschliche Gehirn selbstverständlich. Maschinen können das neuronale System des Gehirns mit Hilfe massiver Rechenleistung und fortschrittlicher Algorithmen nachbilden. Mehrschichtige künstliche neuronale Netze können Muster aus Millionen von Bildern und Tonbeispielen lernen, auf denen sie trainiert wurden. Deep Learning ermöglicht es Maschinen, gesprochene Worte in Echtzeit zu verstehen, Bilder zu erkennen und zu beschreiben, Spiele zu spielen und sogar Krankheiten zu diagnostizieren. Bei einigen Aufgaben übertreffen sie sogar Menschen. Wir arbeiten an Deep-Learning-Frameworks, um Geschäftsanwendungen zu entwickeln, die menschliche Fähigkeiten ergänzen können.
Natural Language Processing (NLP)
Denken Sie an intelligente Chatbots, die Kundenanfragen präzise beantworten können, oder an Textanalyseanwendungen, die Kundenstimmungen aus Tausenden von E-Mails, Social-Media-Konversationen und Umfragen erkennen können. Die Fähigkeit von Maschinen, menschliche Sprache zu verstehen, ist heute so weit fortgeschritten, dass es möglich ist, eine breite Palette von Anwendungen mit Text- und Sprachverarbeitungsfunktionen zu entwickeln. Mit unseren ausgeprägten Fähigkeiten im Bereich des maschinellen Lernens und unserer Expertise in den Bereichen Klassifizierungsalgorithmen, Entity-Extraktion, Sentiment-Analyse, Themenmodellierung, sowie Python und Java erwecken wir selbstlernende NLP-Anwendungen zum Leben, die auf die Verbesserung der Prozesseffizienz, der Produkterfahrung und der Kundenbindung ausgerichtet sind.
Kundenattribute und -stimmungen durch Echtzeitanalyse von Bildern messen. Antrags-/Forderungsverarbeitung durch Kombination von optischer Zeichenerkennung (OCR) und robotergestützter Prozessautomatisierung (RPA) optimieren. Bildbeschreibungsfunktionen zur Unterstützung sehbehinderter Nutzer hinzufügen. Bilderkennung und -klassifizierung, einst eine rechenintensive Aufgabe, ist heute dank revolutionärer Fortschritte in der Computer Vision eine mühelose Aufgabe für Maschinen. Die von der computergestützten Bildverarbeitung angetriebenen Anwendungen sind jetzt auch für Sie erreichbar. Automatische Bildverarbeitung, Gesichtserkennung/Authentifizierung, Emotionsanalyse, Textextraktion, Bildunterschriftenerstellung... diese führenden Anwendungsfälle der computergestützten Bildverarbeitung fallen genau in unser Fachgebiet.
Erhalten Sie eine Vielzahl von Kundeneinblicken, wie z. B. Besucherverkehr, durchschnittliche Besuchszeit, Verweildauer, Verweilbereiche und demografische Daten der Kunden zur Optimierung von Geschäft und Personal in Echtzeit. Schützen Sie Menschen und hochwertige Güter mit einer KI-gesteuerten Videoüberwachung, die Objekt- und Gesichtserkennung, sowie spezielle Algorithmen für maschinelles Lernen kombiniert. Diese Lösungen können in Echtzeit Alarme auslösen, wenn sie ungewöhnliche oder verdächtige Verhaltensweisen in Sperrzonen von Krankenhäusern, Wohngebäuden, Industriekomplexen, usw. erkennen. Wir unterstützen unsere Kunden auch in anderen Bereichen der Videoanalyse, wie z. B. bei der Bewegungserkennung, dem Management von Warteschlangen und Menschenmengen, der Überwachung von Staus und Parkverstößen sowie der Anwesenheitsüberwachung.
Gewinnen Sie mithilfe von vorausschauenden Analysen Einblicke in die Zukunft. Die Analyse umfangreicher historischer und Echtzeitdaten kann Muster und Beziehungen aufzeigen, anhand derer sich künftige Trends und Verhaltensweisen genau vorhersagen lassen. Mithilfe der vorausschauenden Modellierung können unsere Datenwissenschaftler Ihnen bei der Ermittlung von Risikowerten helfen und Kaufentscheidungen sowie eine Reihe anderer Ergebnisse vorhersagen, um das Risikoelement bei wichtigen Entscheidungen zu minimieren. Schützen Sie kritische Anlagen und reduzieren Sie ungeplante Ausfallzeiten, indem Sie die Zeit bis zum Ausfall genau vorhersagen und eine vorbeugende Wartung durchführen. In Verbindung mit dem IoT kann die vorausschauende Analyse ein entscheidender Faktor für anlagenintensive Branchen sein.
Erkennung von Anomalien
Preisoptimierung
Nachfrageprognose
Cross-Selling und Upselling
Vorausschauende Wartung
Gezieltes Marketing
Deep Learning
Die Erkennung von Sprache, Tönen und Bildern ist für das menschliche Gehirn selbstverständlich. Maschinen können das neuronale System des Gehirns mit Hilfe massiver Rechenleistung und fortschrittlicher Algorithmen nachbilden. Mehrschichtige künstliche neuronale Netze können Muster aus Millionen von Bildern und Tonbeispielen lernen, auf denen sie trainiert wurden. Deep Learning ermöglicht es Maschinen, gesprochene Worte in Echtzeit zu verstehen, Bilder zu erkennen und zu beschreiben, Spiele zu spielen und sogar Krankheiten zu diagnostizieren. Bei einigen Aufgaben übertreffen sie sogar Menschen. Wir arbeiten an Deep-Learning-Frameworks, um Geschäftsanwendungen zu entwickeln, die menschliche Fähigkeiten ergänzen können.
Natural Language Processing (NLP)
Denken Sie an intelligente Chatbots, die Kundenanfragen präzise beantworten können, oder an Textanalyseanwendungen, die Kundenstimmungen aus Tausenden von E-Mails, Social-Media-Konversationen und Umfragen erkennen können. Die Fähigkeit von Maschinen, menschliche Sprache zu verstehen, ist heute so weit fortgeschritten, dass es möglich ist, eine breite Palette von Anwendungen mit Text- und Sprachverarbeitungsfunktionen zu entwickeln. Mit unseren ausgeprägten Fähigkeiten im Bereich des maschinellen Lernens und unserer Expertise in den Bereichen Klassifizierungsalgorithmen, Entity-Extraktion, Sentiment-Analyse, Themenmodellierung, sowie Python und Java erwecken wir selbstlernende NLP-Anwendungen zum Leben, die auf die Verbesserung der Prozesseffizienz, der Produkterfahrung und der Kundenbindung ausgerichtet sind.
Kundenattribute und -stimmungen durch Echtzeitanalyse von Bildern messen. Antrags-/Forderungsverarbeitung durch Kombination von optischer Zeichenerkennung (OCR) und robotergestützter Prozessautomatisierung (RPA) optimieren. Bildbeschreibungsfunktionen zur Unterstützung sehbehinderter Nutzer hinzufügen. Bilderkennung und -klassifizierung, einst eine rechenintensive Aufgabe, ist heute dank revolutionärer Fortschritte in der Computer Vision eine mühelose Aufgabe für Maschinen. Die von der computergestützten Bildverarbeitung angetriebenen Anwendungen sind jetzt auch für Sie erreichbar. Automatische Bildverarbeitung, Gesichtserkennung/Authentifizierung, Emotionsanalyse, Textextraktion, Bildunterschriftenerstellung... diese führenden Anwendungsfälle der computergestützten Bildverarbeitung fallen genau in unser Fachgebiet.
Erhalten Sie eine Vielzahl von Kundeneinblicken, wie z. B. Besucherverkehr, durchschnittliche Besuchszeit, Verweildauer, Verweilbereiche und demografische Daten der Kunden zur Optimierung von Geschäft und Personal in Echtzeit. Schützen Sie Menschen und hochwertige Güter mit einer KI-gesteuerten Videoüberwachung, die Objekt- und Gesichtserkennung, sowie spezielle Algorithmen für maschinelles Lernen kombiniert. Diese Lösungen können in Echtzeit Alarme auslösen, wenn sie ungewöhnliche oder verdächtige Verhaltensweisen in Sperrzonen von Krankenhäusern, Wohngebäuden, Industriekomplexen, usw. erkennen. Wir unterstützen unsere Kunden auch in anderen Bereichen der Videoanalyse, wie z. B. bei der Bewegungserkennung, dem Management von Warteschlangen und Menschenmengen, der Überwachung von Staus und Parkverstößen sowie der Anwesenheitsüberwachung.
Gewinnen Sie mithilfe von vorausschauenden Analysen Einblicke in die Zukunft. Die Analyse umfangreicher historischer und Echtzeitdaten kann Muster und Beziehungen aufzeigen, anhand derer sich künftige Trends und Verhaltensweisen genau vorhersagen lassen. Mithilfe der vorausschauenden Modellierung können unsere Datenwissenschaftler Ihnen bei der Ermittlung von Risikowerten helfen und Kaufentscheidungen sowie eine Reihe anderer Ergebnisse vorhersagen, um das Risikoelement bei wichtigen Entscheidungen zu minimieren. Schützen Sie kritische Anlagen und reduzieren Sie ungeplante Ausfallzeiten, indem Sie die Zeit bis zum Ausfall genau vorhersagen und eine vorbeugende Wartung durchführen. In Verbindung mit dem IoT kann die vorausschauende Analyse ein entscheidender Faktor für anlagenintensive Branchen sein.
Erkennung von Anomalien
Preisoptimierung
Nachfrageprognose
Cross-Selling und Upselling
Vorausschauende Wartung
Gezieltes Marketing
End-to-End-Unterstützung für maschinelles Lernen
Unsere Dienstleistungen im Bereich des maschinellen Lernens decken alles von Grund auf ab – von der Entwicklung einer Strategie über die Erstellung, das Training und die Bereitstellung von Datenmodellen bis hin zur Architektur und Entwicklung von domänenspezifischen Lösungen für künstliche Intelligenz. Unser Data-Science-Team sammelt, verarbeitet und transformiert Daten, um tragfähige Modelle zu erstellen, die Ihnen helfen, Ergebnisse genau vorherzusagen. Eine geschickte Funktionsentwicklung stellt sicher, dass sowohl die Daten als auch die verwendeten Algorithmen leistungsstark und leicht zu pflegen sind. Unsere Datentechniker setzen die Modelle in der Produktion ein und kümmern sich um alle Integrationsanforderungen. Nach der Implementierung werden die Modelle im Laufe der Zeit überwacht. Neue Funktionen werden hinzugefügt oder die Modelle werden neu erstellt, um eine bessere Leistung zu erzielen. Wenn sich Ihre Geschäftsanforderungen ändern, werden auch die Modelle neu trainiert, um neue Möglichkeiten zu entdecken.
Maschinelles Lernenüber maschinelles Lernen
Unser Fachwissen erstreckt sich auf das gesamte Ökosystem des maschinellen Lernens
Einstiegshürden mit maßgeschneiderten Lösungen für maschinelles Lernen überwinden
Produktempfehlung
Inhaltsbasierte und kollaborative Filteralgorithmen können verwendet werden, um benutzerspezifische Empfehlungen zu generieren. Diese Empfehlungen können eine Reihe ähnlicher Artikel enthalten, die auf den gemeinsamen Merkmalen der von den Nutzern ausgewählten Produkte sowie auf den von ähnlichen Nutzern bevorzugten Artikeln basieren.
Sentiment-Analyse
ermöglichenDas Erfassen der Stimmungen von Wählern bis hin zu Kunden ist für Kampagnen in so unterschiedlichen Bereichen wie Politik und Einzelhandel unerlässlich geworden. Durch den Einsatz von natürlicher Sprachverarbeitung können Stimmungen ausgewertet werden, um die Entwicklung von Kampagnen zu unterstützen und die Markenpositionierung zu ändern.
Gezieltes Marketing
Die Kundensegmentierung mittels Clustering kann die verschiedenen Kategorien aufzeigen, aus denen sich der Kundenstamm eines Unternehmens zusammensetzt, einschließlich der hochwertigen Kunden. Jedes Segment kann mit den richtigen Kampagnen und Produkten angesprochen werden, um die Kundengewinnung und -bindung zu verbessern.
Vorhersage des Energiebedarfs
Vorhersagesysteme mit maschinellem Lernen können anhand von Energieverbrauchsdaten und Wetterparametern aus der Vergangenheit den künftigen Energiebedarf vorhersagen. Auch hybride Prognosemodelle, die SARIMA-Modelle und Techniken des maschinellen Lernens kombinieren, entwickeln sich weiter. Energieversorger können Zeitpläne optimieren und somit Kosten und Energieverschwendung reduzieren.
Vorausschauende Wartung
Die kontinuierliche Überwachung von Maschinen an geografisch verstreuten Standorten ist nicht mehr schwierig. Erkennungsalgorithmen können Maschinenverschlechterungen durch die Analyse von Echtzeit-Maschinenparametern im Vergleich zu historischen Daten erkennen. Die Bediener können eine vorausschauende Wartung einleiten und so irreversible Schäden an den Anlagen verhindern.
Automatisierte Dokumentenverarbeitung
Anwendungen, die Optical Character Recognition, Intelligent Character Recognition und RPA kombinieren, können dokumentengesteuerte Prozesse beschleunigen, wie z. B. die Rechnungsbearbeitung (Supply Chain Management), die Bearbeitung von Schadensfällen und Hypotheken (Versicherungen) oder das Kunden-Onboarding und die Kreditbearbeitung (Finanzdienstleistungen).
Betrugserkennung
Modelle, die auf bekannten Fällen legitimer und betrügerischer Transaktionen beruhen, können neue Transaktionen als verdächtig einstufen und Kreditkartenbetrug erkennen. Dazu werden eine Reihe von Algorithmen wie Entscheidungsbäume, neuronale Netze, Regression, SVM und K-Means-Clustering verwendet. Die Vorhersagemodellierung wird auch zur Aufdeckung von Versicherungsbetrug eingesetzt.
Versicherungsübernahme
Vorhersagemodelle auf der Grundlage verschiedener Datensätze (demografische und andere traditionelle Versicherungsdaten sowie medizinische Daten und Daten aus den sozialen Medien) können den Versicherern helfen, das individuelle Risiko genauer zu bestimmen und optimale Preise zu berechnen. Mithilfe der vorausschauenden Analyse können auch die richtigen Kandidaten für Cross-Selling ermittelt werden.
Kundenbindung
Sprachassistenten und integrierte NLP-gestützte kognitive Chatbots können menschliche Sprache (sowohl Sprache als auch Text) genau entschlüsseln und intelligent und in Echtzeit mit Kunden interagieren. Die heutigen auf Deep Learning basierenden Text-zu-Sprache-Systeme können auch natürliche, menschenähnliche Stimmen erzeugen.
Gesundheitsinformatik
Das von der medizinischen Forschung geschaffene Wissen übersteigt die Möglichkeiten der praktizierenden Ärzte. Ein intelligentes System, das NLP mit semantischer Wissensverarbeitung und maschinellem Lernen verbindet, kann praktizierenden Ärzten bei der Suche nach Forschungsliteratur zu bestimmten Problemen helfen.
Annotation von Patientenakten
Elektronische Patientenakten sind zwar eine ergiebige Quelle für Patientendaten, eignen sich jedoch nicht für die Analyse, da sie sehr unstrukturiert sind. Mithilfe von NLP können Entitäten wie Symptome, Krankheiten und Behandlungen analysiert und mit Tags versehen werden, sodass sie zum Zeitpunkt der klinischen Entscheidungsfindung leicht abrufbar sind.
Medizinische Bildanalyse
Überwachtes maschinelles Lernen wird in der medizinischen Bildanalyse zur computergestützten Diagnose bestimmter Gehirnkrankheiten eingesetzt. Modelle, die auf großen Datensätzen mit gekennzeichneten Bildern (z. B. CT- und MRT-Scans) trainiert wurden, können automatisch Krankheitsindikatoren erkennen und Ärzten helfen, eine Prognose zu stellen.
Produktempfehlung
Inhaltsbasierte und kollaborative Filteralgorithmen können verwendet werden, um benutzerspezifische Empfehlungen zu generieren. Diese Empfehlungen können eine Reihe ähnlicher Artikel enthalten, die auf den gemeinsamen Merkmalen der von den Nutzern ausgewählten Produkte sowie auf den von ähnlichen Nutzern bevorzugten Artikeln basieren.
Sentiment-Analyse
Das Erfassen der Stimmungen von Wählern bis hin zu Kunden ist für Kampagnen in so unterschiedlichen Bereichen wie Politik und Einzelhandel unerlässlich geworden. Durch den Einsatz von natürlicher Sprachverarbeitung können Stimmungen ausgewertet werden, um die Entwicklung von Kampagnen zu unterstützen und die Markenpositionierung zu ändern.
Gezieltes Marketing
Die Kundensegmentierung mittels Clustering kann die verschiedenen Kategorien aufzeigen, aus denen sich der Kundenstamm eines Unternehmens zusammensetzt, einschließlich der hochwertigen Kunden. Jedes Segment kann mit den richtigen Kampagnen und Produkten angesprochen werden, um die Kundengewinnung und -bindung zu verbessern.
Vorhersage des Energiebedarfs
Vorhersagesysteme mit maschinellem Lernen können anhand von Energieverbrauchsdaten und Wetterparametern aus der Vergangenheit den künftigen Energiebedarf vorhersagen. Auch hybride Prognosemodelle, die SARIMA-Modelle und Techniken des maschinellen Lernens kombinieren, entwickeln sich weiter. Energieversorger können Zeitpläne optimieren und somit Kosten und Energieverschwendung reduzieren.
Vorausschauende Wartung
Die kontinuierliche Überwachung von Maschinen an geografisch verstreuten Standorten ist nicht mehr schwierig. Erkennungsalgorithmen können Maschinenverschlechterungen durch die Analyse von Echtzeit-Maschinenparametern im Vergleich zu historischen Daten erkennen. Die Bediener können eine vorausschauende Wartung einleiten und so irreversible Schäden an den Anlagen verhindern.
Automatisierte Dokumentenverarbeitung
Anwendungen, die Optical Character Recognition, Intelligent Character Recognition und RPA kombinieren, können dokumentengesteuerte Prozesse beschleunigen, wie z. B. die Rechnungsbearbeitung (Supply Chain Management), die Bearbeitung von Schadensfällen und Hypotheken (Versicherungen) oder das Kunden-Onboarding und die Kreditbearbeitung (Finanzdienstleistungen).
Betrugserkennung
Modelle, die auf bekannten Fällen legitimer und betrügerischer Transaktionen beruhen, können neue Transaktionen als verdächtig einstufen und Kreditkartenbetrug erkennen. Dazu werden eine Reihe von Algorithmen wie Entscheidungsbäume, neuronale Netze, Regression, SVM und K-Means-Clustering verwendet. Die Vorhersagemodellierung wird auch zur Aufdeckung von Versicherungsbetrug eingesetzt.
Versicherungsübernahme
Vorhersagemodelle auf der Grundlage verschiedener Datensätze (demografische und andere traditionelle Versicherungsdaten sowie medizinische Daten und Daten aus den sozialen Medien) können den Versicherern helfen, das individuelle Risiko genauer zu bestimmen und optimale Preise zu berechnen. Mithilfe der vorausschauenden Analyse können auch die richtigen Kandidaten für Cross-Selling ermittelt werden.
Kundenbindung
Sprachassistenten und integrierte NLP-gestützte kognitive Chatbots können menschliche Sprache (sowohl Sprache als auch Text) genau entschlüsseln und intelligent und in Echtzeit mit Kunden interagieren. Die heutigen auf Deep Learning basierenden Text-zu-Sprache-Systeme können auch natürliche, menschenähnliche Stimmen erzeugen.
Gesundheitsinformatik
Das von der medizinischen Forschung geschaffene Wissen übersteigt die Möglichkeiten der praktizierenden Ärzte. Ein intelligentes System, das NLP mit semantischer Wissensverarbeitung und maschinellem Lernen verbindet, kann praktizierenden Ärzten bei der Suche nach Forschungsliteratur zu bestimmten Problemen helfen.
Annotation von Patientenakten
Elektronische Patientenakten sind zwar eine ergiebige Quelle für Patientendaten, eignen sich jedoch nicht für die Analyse, da sie sehr unstrukturiert sind. Mithilfe von NLP können Entitäten wie Symptome, Krankheiten und Behandlungen analysiert und mit Tags versehen werden, sodass sie zum Zeitpunkt der klinischen Entscheidungsfindung leicht abrufbar sind.
Medizinische Bildanalyse
Überwachtes maschinelles Lernen wird in der medizinischen Bildanalyse zur computergestützten Diagnose bestimmter Gehirnkrankheiten eingesetzt. Modelle, die auf großen Datensätzen mit gekennzeichneten Bildern (z. B. CT- und MRT-Scans) trainiert wurden, können automatisch Krankheitsindikatoren erkennen und Ärzten helfen, eine Prognose zu stellen.
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