Machine Learning Entwicklung und Beratung

Unser Team entwickelt KI-Systeme mit Hilfe von Machine Learning.

Dienstleistungen

Unser Unternehmen bietet folgende Dienstleistungen rund um den Bereich Machine Learning:

Entwicklung maßgeschneiderter Machine Learning-Lösungen
Prototypentwicklung und Machbarkeitsanalyse
KI-Beratung
Implementierung von Analytik- und Datenpipelines

Unsere Stärken

1. Zuverlässigkeit und Interpretierbarkeit

Unser Unternehmen spezialisiert sich auf die Entwicklung zuverlässiger und robuster KI-Systeme. Dafür nutzen wir eine Vielzahl von Verifikationstechniken und Modellarchitekturen die abhängig vom Anwendungsfall ins Spiel kommen.
Wir stimmen das Modell entsprechend seiner Stärken und Schwächen optimal an den Anwendungsfall und die Datenlage ab.

2. „On-Device“ KI

Wir entwickeln KI-Komponenten, die auf Endgeräten mit unterschiedlicher Rechenleistung betrieben werden können. Wir optimieren das Modell an die verfügbare Hardware, so dass es auf Microcontrollern, Smartphones und sonstigen low-power Anwendungen autonom betrieben werden kann.
Die Entwicklung von „On-Device“ KI ist insbesondere dann interessant, wenn Daten datenschutzbedingt oder wegen verfügbarer Ressourcen direkt auf Endnutzergeräten verarbeitet werden sollen und nicht das Gerät verlassen können.

3. Eingespieltes Team

In der Praxis benötigen Machine Learning Projekte interdisziplinäre Teams um die unterschiedlichen Aufgaben effektiv bewältigen zu können. Unser Team besteht aus Spezialisten aus unterschiedlichen Fachgebieten:

Machine Learning Ingenieur: Entwicklung von ML-Modellen.
Notwendigkeit: immer.
Backendprogrammierer: Entwicklung neuer APIs rund um das ML System und Integration des ML-Systems an bestehende Programme.
Notwendigkeit: fast immer, außer wenn der Datenimport bereits organisiert ist, oder nicht automatisiert stattfinden soll.
DevOps Ingenieur: Infrastruktur für langlebige ML-Projekte, wie: Tracking von Experimenten, Infrastruktur für Endnutzer, Betrieb des ML-Systems.
Notwendigkeit: fast immer. Die tatsächlichen Aufgaben variieren stark je nach Unternehmen, Projektart und angebundene Systeme.
Datenbankarchitekt: Projektierung der Datenhaltung.
Notwendigkeit: oft, insbesondere bei neuen Systemen für die Datenaufnahme.
Hardwareprogrammierer für „On-Device“ ML: Portierung und Optimierung von ML-Modellen für den autonomen Betrieb auf Endnutzergeräten.
Notwendigkeit: für die Entwicklung von „On-Device“ ML-Systemen, bei denen die Hardwareressourcen beschränkt sind.

4. „Drop-in“ KI

Wir entwickeln KI-Komponenten, die einfach in bestehende Systeme eingebunden und betrieben werden können. Dadurch können Sie die Vorteile von Machine Learning nutzen, ohne Ihre bestehende Systemlandschaft verändern zu müssen.

5. ML + Software aus einer Hand

Als spezialisiertes IT-Unternehmen sind wir ausschließlich in den Bereichen Softwaretechnik (SWE) und Machine Learning tätig.
Dies hat zum Vorteil, dass die Systemarchitektur und -implementierung modernen SWE-Prinzipien folgt. Unsere Erfahrung in der hardwarenahen Programmierung und Performanceoptimierung höherer Programmiersprachen führt zu besserer Performance bei dem Endprodukt.
Schließlich führt die schnelle Komplettumsetzung von ML-Projekten aus einer Hand dazu, dass kein zusätzlicher Projektmanagementaufwand, Risiko oder Kosten bei der Einbindung verschiedener Firmen entsteht.

Anwendungsfälle

Unternehmensdaten Web Controlling, Finance & PM Industrielle Anwendungen

Datenquellen	Anwendungsfälle
Datenbanken, Tabellen, Apps, ERP-Systeme	Automatisierung von Geschäftsprozessen Objekterkennung Spam-/Betrugsprävention Kosten-/Erfolgsvorhersagen
Sensordaten, Klang- & Bilddaten	Diagnostik Erkennung von Mustern und Objekten
Logdaten, Firewall- & Zugriffslogs	Auditsysteme Anomalieerkennung Analyse vom Nutzerverhalten

ML ANWENDUNGSFÄLLE Nach InDUSTRIEN im Bereich Unternehmensdaten

Datenquellen	Anwendungsfälle
Text, Contentdatenbanken, HTML & XML	Text-Mining Klassifikation großer Contentmengen Datenextraktion aus unstrukturiertem Text Automatische Datenmigration
Webseitendaten & Infrastrukturlogs	Spam- und Betrugsprävention Recommendersysteme

ML ANWENDUNGSFÄLLE Nach InDUSTRIEN im Bereich WEB

Datenquellen	Anwendungsfälle
Projektmanagement-Software, ERP, CRMs	Analyse vom Projektportfolio und Früherkennung von Projektrisiken Clusteranalyse von Nutzergruppen Kundenanalytik Prozessoptimierung

ML ANWENDUNGSFÄLLE Nach InDUSTRIEN im Bereich Controlling, FinancE und PM

Datenquellen	Anwendungsfälle
Steuergerätdaten, ERP- und PPS-Daten	Optimierung von Fertigungsprozessen, und -schritten
Sensordaten	Qualitätskontrolle von Fertigungsprodukten Predictive Maintenance

ML ANWENDUNGSFÄLLE Nach InDUSTRIEN im Bereich industrielle Anwendungen

Tools

Für technisch Interessierte: hier sehen Sie die Tools, die bei uns am häufigsten zum Einsatz kommen.

Programmiersprachen:

IPython für die Modellierung
Operationalisierung von Modellen in Java, C#, C++ und C
ML auf iOS: Swift & ObjectiveC für Coremltools

ML Tools:

XGBoost, LightGBM
Sklearn
Cluster: H2O.ai, Dask, SparkML
Hyperparametersuche: HyperOpt, skopt

Cloud-basierte ML Lösungen:

UI-basierte Lösungen von Microsoft Azure

Deep Learning Tools & CV:

PyTorch, Keras
OpenCV

Überzeugen Sie sich selbst

Vereinbaren Sie einen Termin mit unserem Team, wir teilen Ihnen mit, wie wir bei Ihrem nächsten Projekt helfen können.

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