Fortgeschrittene Analytik

Lass deine Maschinen für dich arbeiten.

Wäre es nicht schön, wenn Maschinen Aufgaben ohne ausdrückliche Anweisungen ausführen könnten? Genau darum geht es bei maschinellem Lernen oder künstlicher Intelligenz: Ihre Maschine so zu schulen, dass sie Ihnen hilft. Doch die Entwicklung von Algorithmen und das Feintuning statistischer Modelle ist eine komplexe und zeitaufwendige Aufgabe. Zum Glück sind wir da, um Ihnen zu helfen!

Was ist maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz?

Mit dem Aufkommen von GenAI wird alles als Künstliche Intelligenz bezeichnet. Obwohl Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz verwandte Bereiche sind, sind sie nicht dasselbe. Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich von KI, der sich speziell auf die Entwicklung von Algorithmen und statistischen Modellen konzentriert, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Entscheidungen zu treffen. ML-Systeme verbessern ihre Leistung im Laufe der Zeit, ohne dass sie ausdrücklich programmiert werden müssen, um eine Aufgabe zu erfüllen.

Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz konzentrieren sich darauf, Vorhersagen basierend auf vergangenem Verhalten zu liefern. Der jüngste Aufstieg von GenAI hat die Art und Weise verändert, wie wir mit diesen Modellen interagieren. Generative KI beschränkt sich nicht länger, sondern ist frei, neue Inhalte zu generieren und neue Möglichkeiten zu erschließen.

Warum sich heute auf die Reise der KI begeben?

In der heutigen dynamischen Landschaft sind ML und KI nicht nur ein Luxus, sondern eine Notwendigkeit. Globale Organisationen haben die Erwartungen erhöht: Kunden erwarten ein personalisiertes Erlebnis durch Empfehlungsdienste, personalisierte Inhalte und vieles mehr. Andererseits wird operative Exzellenz eines der Hauptziele für Führungskräfte. Denken Sie an die Auswirkungen von prädiktiven Analysen, die das Lieferkettenmanagement automatisieren, oder an personalisierte Kundenerlebnisse, die von Algorithmen des maschinellen Lernens angetrieben werden. Dies sind nur einige der unzähligen Möglichkeiten.

Wie wir Ihren ML-Anwendungsfall zum Erfolg führen.

Durch unser Angebot zur Datenstrategie helfen wir unseren Kunden, wertvolle Anwendungsfälle zu identifizieren, selbst solche, die maschinelles Lernen beinhalten. Mit unserem Angebot zur Datenarchitektur unterstützen wir Sie bei der Auswahl des richtigen Werkzeugs, um Ihre Anwendungsfälle zu unterstützen. Das ist eher der Anfang Ihres Anwendungsfalls; Sie können jetzt beginnen, Werte zu schaffen. Unsere erfahrenen Machine Learning-Ingenieure können Sie während des gesamten Prozesses der Datensammlung, Algorithmusauswahl, Modelltraining und -bewertung sowie MLOps unterstützen.

Wir empfehlen die am besten geeigneten ML-Algorithmen und -Techniken basierend auf den Anforderungen des Anwendungsfalls und den Datenmerkmalen. Wir entwickeln, trainieren und bewerten ML-Modelle unter Verwendung von Best Practices, um sicherzustellen, dass sie die definierten Erfolgskriterien erreichen. Das Feintuning von Modellen kann viel Zeit in Anspruch nehmen und hat ein unsicheres Ergebnis. Gemeinsam legen wir den Entwicklungszeitrahmen fest, um Ihren Aufwand in Verhältnis zum Wert zu optimieren.

Wir werden Performance-Überwachungen implementieren, um das Verhalten Ihrer Algorithmen kontinuierlich zu überwachen. Wir entwickeln Strategien für das Retraining von Modellen, um entweder auf das Eintreffen neuer Daten zu reagieren oder einfach nur, um das Modell zu verbessern. Wir konzentrieren uns nicht nur auf die mathematische Leistung von Modellen: Letztendlich erstellen Sie Anwendungsfälle, um Wert zu gewinnen, daher werden wir den Geschäftseinfluss Ihrer Machine Learning-Anwendungsfälle messen.