Wie kann Machi­ne Learning erfolg­reich ein­ge­setzt wer­den?

Ent­schei­der in Unter­neh­men set­zen inzwi­schen zuneh­mend auf Machi­ne Learning. Mit ler­nen­den Sys­te­men kön­nen Pro­zes­se signi­fi­kant opti­miert wer­den. Doch wie fin­det ein Unter­neh­men den pas­sen­den Spe­zia­lis­ten für sei­ne indi­vi­du­el­len Anfor­de­run­gen? Auf unse­rer Platt­form fin­den Sie maß­ge­schnei­der­te Bera­tung zu Machi­ne Learning Algo­rith­men und Pro­jek­ten. Die Lösun­gen bie­ten ihrem Team unter ande­rem einen spe­zi­el­len Work­shop zum Ver­ständ­nis der grund­le­gen­den ML Algo­rith­men sowie der Fin­dung ers­ter Nut­zen­sze­na­ri­en. Inner­halb von Trai­ning und Coa­ching wer­den Sie bei der Durch­füh­rung von ML Pro­jek­ten und pro­fi­tie­ren von Erfah­run­gen hin­sicht­lich Vor­ge­hens­wei­se und Struk­tu­ren sowie ML Algo­rith­men und Werk­zeu­gen.

Wie funk­tio­niert das?

Für den Ein­satz von Machi­ne Learning Algo­rith­men wer­den vor­weg kom­ple­xe Arbeits­schrit­te durch­ge­führt: Daten­be­rei­ni­gung und Daten­ana­ly­sen, Eva­lu­ie­rung von Algo­rith­men, Ent­wick­lung von PoCs und Pro­to­ty­pen und Inte­gra­ti­on in Pro­duk­ti­ons­um­ge­bung, etc.

Was ist dar­an ein­zig­ar­tig?

Eine Machi­ne Learning Lösung besteht nicht nur aus einem Machi­ne Learning Algo­rith­mus. Einer unse­rer Part­ner bei­spiels­wei­se kom­bi­niert über 20 Jah­re Erfah­rung im Ent­wurf und der Ent­wick­lung von trag­fä­hi­gen und ska­lie­ren­den IT Sys­te­men mit aktu­el­lem Machi­ne Learning Exper­ten­wis­sen und stellt so eine ziel­ge­rich­te­te Ent­wick­lung vom Pro­of of Con­cept bis zum pro­duk­ti­ven Sys­tem sicher.

Die Leis­tungs­fä­hig­keit wur­de bereits in einer Viel­zahl von Inno­va­ti­ons­pro­jek­ten nach­ge­wie­sen.

Ein Anwen­dungs­bei­spiel aus der Pra­xis?

Für einen Auto­mo­bil­zu­lie­fe­rer wur­de ein Qua­li­täts­pro­gno­se­sys­tem für den Pro­duk­ti­ons­pro­zess mit­tels Machi­ne Learning Metho­den ver­probt. Dabei konn­te ein ML-Modell mit 80% Genau­ig­keit gebaut wer­den. Hier­bei wur­den Daten ana­ly­siert, die rele­van­ten Fea­tures iden­ti­fi­ziert und ver­schie­de­ne Machi­ne Learning Model­le ent­wi­ckelt, trai­niert und mit­ein­an­der ver­gli­chen, um die idea­le Kom­bi­na­ti­on zwi­schen Daten und Modell zu fin­den.

Her­aus­for­de­run­gen
  • Machi­ne Learning ist ein sich schnell ent­wi­ckeln­des Feld mit stän­dig neu­en For­schungs­er­geb­nis­sen und Anwen­dungs­fel­dern
  • stei­gen­des Daten­vo­lu­men und wach­sen­de Rechen­ka­pa­zi­tät in vie­len Anwen­dungs­be­rei­chen
  • aktu­el­le For­schungs­er­geb­nis­se und bewähr­te Best Prac­tices Unter­neh­men nutz­bar machen
Lösun­gen
  • Poten­zi­el­le Nutz­sze­na­ri­en iden­ti­fi­zie­ren & ent­wi­ckeln sowie die not­wen­di­gen Daten­quel­len bestim­men.
  • Ins­be­son­de­re unstruk­tu­rier­te Daten mit den Metho­den des Machi­ne Lea­rings nutz­bar machen, indem sie in struk­tu­rier­te Daten umge­wan­delt wer­den
  • Unter­neh­men bera­ten und ent­las­ten
  • Umset­zung pro­duk­ti­ver Analyse- und Pro­gno­se­sys­te­me auf Basis von Machi­ne Learning Metho­den.
Vor­tei­le
  • Machi­ne Learning Teams bestehen aus Mathe­ma­ti­kern, Infor­ma­ti­kern, Com­pu­ter­lin­gu­is­ten sowie Data Engi­neers und Sci­en­tists.
  • Teams ana­ly­sie­ren Nut­zen­sze­na­ri­en und ent­wi­ckelt adäqua­te Lösun­gen unter Ein­bin­dung von Machi­ne Learning Metho­den.
  • Der Kun­de wird befä­higt, Lösun­gen zukünf­tig selbst­stän­dig zu betreu­en
  • Beratungs- und Pro­jekt­leis­tun­gen durch Spe­zia­lis­ten
  • agi­le Exit Sze­na­ri­en nach dem Smart-Fail-Ansatz.

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