Der Traum von einer künstlichen Intelligenz, die in bestimmten Gebieten dem Menschen ebenbürtig oder sogar überlegen ist, liegt in greifbarer Nähe. Dies wird möglich durch eine Kombination aus bewährten Algorithmen für Machine Learning, stetig wachsenden Datensätzen und innovativen Methoden für die Datenauswertung.
KI und ML bringt für fast alle Branchen relevante Anwendungsfälle hervor – ob für die Bilderkennung in der Industrieproduktion, die Überwachung der Bodenqualität in der Landwirtschaft oder auch automatische Übersetzungen in der internationalen Kommunikation. Bisher zeit- und ressourcenintensive, häufig manuell ausgeführte Prozesse lassen sich nun automatisch und nahezu in Echtzeit ausführen. Hierdurch steigern Sie die Produktivität Ihres Unternehmens enorm.
Um präzise Resultate in dem angestrebten Use Case zu erzielen, muss eine KI zunächst mit umfangreichen Datensätzen trainiert werden. In dieser Phase ist es entscheidend, ein genaues Augenmerk darauf zu haben, wie das Modell auf die Daten reagiert und es so lange zu justieren, bis es verlässliche Ergebnisse ausgibt. Denn im Gegensatz zu determinierten Programmen hat jede KI ein gewisses Eigenleben. Ein erfolgreich trainiertes Modell ist damit ein einzigartiges Asset, mit dem Ihr Unternehmen Wettbewerbsvorteile geltend machen kann.
Gemeinsam beleuchten wir Ihre Prozesse und Geschäftsmodelle, und identifizieren Anwendungsmöglichkeiten für den Einsatz von künstlicher Intelligenz bzw. Machine-Learning-Lösungen. Dabei behalten wir alle wichtigen Faktoren im Blick: Existierende Prozesse, verfügbare Daten, und ob es für Ihre Probleme bereits sogar fertige Lösungen gibt. Nicht jedes Problem muss durch maschinelles Lernen gelöst werden. Wir unterziehen jedem Anwendungsfall eine professionelle Beurteilung.
Wir übernehmen für sie die Umsetzung Ihrer Machine-Learning-Lösungen von der ersten Codezeile bis zur finalen Auslieferung. Bei uns ist der komplette Entwicklungsprozess in einer Hand: Anbindung an Datenschnittstellen, Datenvorverarbeitung, Training der ML-Modelle, Anwendung der Modelle in Ihrem Use Case und Auslieferung der Services auf Ihren Servern oder in der Cloud – production ready. Dabei nutzen wir moderne Frameworks wie Keras, Tensorflow oder Spark MLlib, zusammen mit Cloud-Lösungen von AWS und Azure.
In der Planung einer Machine-Learning-Anwendung gibt es viel zu beachten. Wir sind dabei an Ihrer Seite. Wir unterstützen Sie vollumfänglich bei der Auswahl einer passenden Strategie, geeigneter Trainingsdaten sowie Technologie-Stacks. Wir beraten Sie bei der Entscheidung, ob Ihre Anwendung in der Cloud oder auf Ihren eigenen Servern besser untergebracht sind und wie Sie jene nahtlos in Ihre existierende Systemlandschaft integrieren können.
Auch nach dem Go-Live Ihrer Machine-Learning-Anwendung endet unsere Arbeit nicht. Wir kümmern uns darum, dass alle Systeme rund laufen und passen auch Ihre Modelle kontinuierlich mit neuen Daten und Erkenntnissen an, um jederzeit bestmögliche Ergebnisse zu erzielen. Dabei stehen wir mit Ihnen kontinuierlich in enger Verbindung, um Fehlentwicklungen beim Trainieren des Modells zu erkennen und frühzeitig zu korrigieren.