Machine Learning Entwicklung und Beratung
Wir entwickeln Machine-Learning-Modelle für Prognosen, Klassifizierung und Anomalieerkennung und bringen sie in den produktiven Betrieb.
Machine Learning im Unternehmen
Machine Learning lohnt sich überall dort, wo aus historischen Daten bessere Entscheidungen werden können: Absatzprognosen, Kundenabwanderung, Kreditrisiko, Qualitätskontrolle, Maschinenausfälle. Ein Modell erkennt Muster in vergangenen Daten und wendet sie auf neue Fälle an.
Entscheidend ist, dass das Modell dort ankommt, wo entschieden wird, und dass es auch nach Monaten noch zuverlässig arbeitet.
Machine-Learning-Beratung
Nicht jedes Problem braucht Machine Learning. Manchmal reicht eine Regel, ein Bericht oder ein besserer Prozess. In der Beratung klären wir, ob Machine Learning Ihre heutige Methode schlagen kann, ob die Daten ausreichen und was der Betrieb erfordert.
- Machbarkeitsstudie: Datenprüfung, einfaches Vergleichsmodell und eine klare Empfehlung.
- Priorisierung: Anwendungsfälle über Abteilungen hinweg nach Nutzen und Aufwand bewerten.
- Architektur: Planung für Bereitstellung, Monitoring und Nachtraining.
Entwicklung und Betrieb (MLOps)
Wir entwickeln Modelle so, dass sie im Alltag funktionieren: integriert in die Systeme, in denen Entscheidungen fallen, mit Monitoring vom ersten Tag an. Verändern sich Daten oder Verhalten, erkennen wir das und trainieren das Modell nach.
Sie erhalten Code, Modelle und Dokumentation, damit Ihr Team das System verstehen und weiterentwickeln kann, oder wir übernehmen den Betrieb.
Was wir entwickeln
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Prognosen
Modelle für Absatz, Risiko, Abwanderung und andere Kennzahlen, verknüpft mit den Entscheidungen, die sie verbessern sollen.
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Klassifizierung und Empfehlungen
Klassifizierung, Ranking und Empfehlungssysteme auf Ihren Daten, gemessen an Ihren Kennzahlen.
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Bereitstellung und MLOps
Bereitstellung, Monitoring und Nachtraining, damit Modelle genau bleiben, wenn sich Daten verändern.
Häufige Fragen
Wofür lohnt sich Machine Learning?
Für Prognosen, Klassifizierung, Anomalieerkennung, Empfehlungen und Bildverarbeitung, wenn genügend historische Daten vorliegen.
Betreuen Sie Modelle nach dem Go-live?
Ja, mit Monitoring und automatischem Nachtraining oder mit Übergabe an Ihr Team.
Aus Daten werden Entscheidungen
Beschreiben Sie uns das Problem und Ihre Daten. Wir sagen Ihnen, ob Machine Learning sich lohnt, bevor Sie investieren.