Software Lösungen für Maschinelles Lernen
Innowise Group setzt Verfahren des maschinellen Lernens ein, um innovative Softwarelösungen zu entwickeln, mit denen Prozesse automatisiert, Betriebskosten gesenkt und neue Erkenntnisse gefunden werden können. Unsere F&E-Spezialisten verfügen über fundiertes Fachwissen im Bereich der ML-Technologien und unterstützen Kunden aus verschiedenen Branchen dabei, wertvolle Erkenntnisse über den Markt zu gewinnen und die Effektivität ihrer Geschäftsprozessen zu steigern.

Nutzen Sie Maschinelles Lernen, um Ihr Geschäft zu optimieren
Unsere Dienstleistungen für Maschinelles Lernen

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Unsere Lösungen des Maschinellen Lernens
Algorithmen des maschinellen Lernens können eingesetzt werden, um Geschäftsprozesse zu automatisieren und zu optimieren. Durch die Automatisierung von Routinevorgängen gewinnen Sie Zeit für anspruchsvolle Aufgaben, die besondere Sorgfalt erfordern.
Prädiktive Instandhaltung
Durch den Einsatz von prädiktiver Analytik, audiovisuellem Verständnis und anderen Techniken des maschinellen Lernens können Informationen über die erforderliche Wartung von Werkzeugen und Maschinen im Voraus bereitgestellt und finanzielle Verluste Ihres Unternehmens reduziert werden.
Betrugserkennung
Um Betrug zu erkennen und zu verhindern, werden maschinelle Lösungen mit spezifischen Datensätzen trainiert, die den Algorithmen beibringen, die Handlungen der Benutzer nach bestimmten Regeln zu überprüfen oder Anomalien zu erkennen, die auf einen Betrugsfall hindeuten.
Nachfrage- und Umsatzprognosen
Innowise Group nutzt die Möglichkeiten des maschinellen Lernens, um retrospektive und Marktanalysen in Echtzeit durchzuführen und saisonale Nachfragetrends aufzudecken, die zu genaueren Umsatzprognosen führen.
Dynamische Preisgestaltung
Innowise Group implementiert Modelle des maschinellen Lernens, um Marktdaten über den Bedarf an bestimmten Produkten zu analysieren, so dass Unternehmen ihre Preise automatisch an die aktuelle Nachfrage anpassen und effizienter verkaufen können.
Chatbots in Echtzeit
Unsere Spezialisten für maschinelles Lernen verbessern das Kundenerlebnis mit Chatbots, die die menschliche Konversation simulieren, durch den Einsatz von Deep Learning, natürlicher Sprachverarbeitung, Spracherkennung (Text-to-Speech/Speech-to-Text) und anderen ML-Tools.
Virtuelle Assistenten
Innowise Group entwickelt virtuelle Assistenten, die mit Hilfe von audiovisuellem Verständnis, Deep Learning und natürlicher Sprachverarbeitung eine besondere Verbindung zwischen Ihren Produkten und den Benutzern herstellen. Darüber hinaus kann die Entwicklung eines virtuellen Assistenten ein Schritt in Richtung eines Produkt-Ökosystems sein.
Analyse des Kundenverhaltens
Algorithmen des maschinellen Lernens untersuchen das Kundenverhalten und geben Unternehmen wichtige Informationen über ihre Kunden, die es ermöglichen, eine Kundensegmentierung vorzunehmen, die Kundenabwanderung zu modellieren und die Abwanderungsrate zu senken.
Intelligente Empfehlungssysteme
Lösungen des Deep Learning und der Marketing-Automatisierung ermöglichen es Ihrem Unternehmen, den Nutzern zielgerichtet Assets anzubieten, die Nutzerzufriedenheit zu erhöhen und die Abwanderungsrate zu senken.

Verwendete Plattformen
AWS Machine Learning
Amazon bietet vorgefertigte Lösungen für maschinelles Lernen an, die in der Plattform enthalten sind. Zu den Technologien gehören Transkription, Text-zu-Sprache-Konvertierung und Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Diese Werkzeuge erleichtern die schnelle Bereitstellung von ML-Lösungen.
Azure Machine Learning
Microsoft Azure wurde entwickelt, um den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens zu unterstützen, von der Datenaufbereitung bis zur Fehlerbehebung und Artefaktverfolgung.
Google Machine Learning
Google Cloud bietet vielfältige Tools, die in verschiedenen Phasen des ML-Lebenszyklus eingesetzt werden, von der Modellbereitstellung und Datenaufbereitung bis hin zum Aufbau anspruchsvoller Modelle und dem Anpassen der Lösung an einen bestimmten Anwendungsbereich.
Maschinelles Lernen für alle Branchen
Die Verbesserung von Prozessen mit Hilfe des maschinellen Lernens bringt Unternehmen aller Branchen erhebliche Vorteile.

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Wie Unternehmen maschinelles Lernen nutzen
Big Tech nutzt Lösungen des maschinellen Lernens nicht nur zur Analyse von Daten, sondern auch zu deren Nutzung.
Netflix
Netflix setzt maschinelle Algorithmen überall ein, vom Empfehlungssystem über die Erstellung individueller Vorschaubilder nach Vorlieben des Nutzers bis hin zur Auswahl optimaler Drehorte.
Google hat maschinelles Lernen und KI in allen Produkten implementiert, einschließlich Suchmaschine, App Store, Google Assistant und Google Translate
Amazon
Amazon hat ML- und KI-Lösungen in den Marktplatz und die Sprachassistentin Alexa integriert, die sogar Notrufe tätigen kann.
Optimieren Sie Ihr Geschäft mit maschinellem Lernen
Routinevorgänge automatisieren
Algorithmen für maschinelles Lernen können den Zeitaufwand für die Sammlung von Rohdaten, die Analyse und andere zeitraubende Routineaufgaben verringern. Die Automatisierung spart nicht nur wertvolle Ressourcen, Technologien des maschinellen Lernens können auch Anomalien, Muster und Korrelationen aufdecken und so einzigartige und effiziente Erkenntnisse liefern.
Beliebige Daten analysieren
Maschinelles Lernen ermöglicht eine multidimensionale Datenverarbeitung. Durch die Kombination verschiedener Datentypen und deren Analyse als Cluster können neue Trends und Erkenntnisse von großem Wert für das Unternehmen entdeckt werden. Automatisierung und die Fähigkeit, jeden Datentyp zu analysieren, machen maschinelles Lernen zu einem leistungsstarken Werkzeug für die Datenanalyse.
Den Kundenservice verbessern
Nutzen Sie maschinelles Lernen, um die Prozesse im Kundenservice zu automatisieren, Schnelligkeit und Effizienz zu steigern und gleichzeitig Ihren Kunden ein personalisiertes Erlebnis zu bieten. Unternehmen erhöhen die Zufriedenheit und Kundenbindung und senken die Abwanderungsrate.
Die Sicherheit erhöhen
Nutzen Sie Algorithmen des maschinellen Lernens als außergewöhnliche, sich selbst verbessernde Werkzeuge, um dem Schutz Ihres Unternehmens vor böswilligen Handlungen zu verbessern. ML-Lösungen können fast alles – von der Automatisierung von Routineaufgaben bis hin zur Sicherung der physischen oder virtuellen Umgebung eines Unternehmens.
Innowise Group ist Ihre beste Wahl
Wie wir Lösungen für maschinelles Lernen entwickeln

Überlassen Sie Ihre ML-Algorithmen den Profis
Übertragen Sie die Wartung Ihres Projekts unseren ML-Experten
Kosten für die Implementierung des maschinellen Lernens
Innowise-Gruppe verfügt über mehr als 15 Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung und hat 600+ Projekte unterschiedlicher Größe und Komplexität erfolgreich abgeschlossen. Die endgültigen Kosten eines Projekts hängen von verschiedenen Faktoren ab:
FAQ
Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das sich mit der Analyse und Interpretation von Mustern in Daten befasst, um Vorhersagen zu machen und begründete Entscheidungen zu treffen.
Anhand von Beispieldaten erstellen, analysieren und vergleichen ML-Lösungen mathematische Modelle, die eine schnelle, fundierte und äußerst genaue Vorhersage möglicher Ergebnisse gestatten. Diese Algorithmen analysieren nicht nur die eingehenden Daten, sondern verstehen und ermöglichen so die kontinuierliche Selbstverbesserung des Systems. Die Nutzung des unbegrenzten Potenzials von ML-Lösungen ist der Schlüssel zum Erfolg in der modernen Industrie.
Maschinelles Lernen unterstützt die datengestützte Entscheidungsfindung und bietet Unternehmen wertvolle Einblicke in Muster und Möglichkeiten zur Optimierung des Produktionsprozesses, um mit dem Entwicklungstempo des Marktes, der Kunden und der Wettbewerber Schritt zu halten.
Während KI mit der Umgebung interagiert, um zu lernen und Maßnahmen zu ergreifen, die die Chance auf eine erfolgreiche Zielerreichung maximieren, lernt und prognostiziert ML durch passives Beobachten.
Alle Branchen sind datengetrieben. Da der Hauptzweck des maschinellen Lernens darin besteht, Daten zu analysieren und auf dieser Grundlage Vorhersagen zu treffen, wird der Einsatz von ML in jedem Bereich von Bedeutung sein.
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