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Nutzen Sie Maschinelles Lernen, um Ihr Geschäft zu optimieren

Unsere Dienstleistungen für Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen
Eine Lösung neu zu entwickeln ist der richtige Ansatz, wenn ein ML-Algorithmus mit spezifischen Funktionen benötigt wird. Solche Systeme werden die Bedürfnisse und Ziele der Nutzer optimal erfüllen.
Deep Learning
Die Algorithmen des Deep Learning sind von Lebewesen inspiriert, die Informationen verarbeiten, und bieten wertvolle Vorteile in unzähligen Bereichen, von maschineller Übersetzung und Computer Vision bis hin zu Bioinformatik und Arzneimittelentwicklung.
Computer Vision
ML-Algorithmen besitzen die Fähigkeit, Bilder zu erkennen und Objekte zu unterscheiden, und können die Effizienz verschiedener Prozessen steigern, vom Sortieren, Markieren und Kategorisieren von Fotos bis hin zur Verstärkung und Automatisierung der Sicherheit mit Hilfe von Videoüberwachung.
Spracherkennung
Produkte können mittels maschinellem Lernen menschliche Sprache erkennen und verstehen, was die Benutzererfahrung dynamischer und für Unternehmen effektiver macht.
Algorithmenoptimierung
Die Optimierung von ML-Algorithmen bedeutet, dass ihre Genauigkeit verfeinert wird. Entwickler können die Effizienz dieser Algorithmen erheblich steigern, indem sie Hyperparameter weiterentwickeln oder durch Training die besten Modellvariablen ermitteln.
Prädiktive Analytik
Die prädiktive Analytik analysiert historische Daten, um sie zur Erkennung von Risiken und Chancen zu nutzen und Vorhersagemodelle zu erstellen. Der Einsatz des maschinellen Lernens zu diesem Zweck ermöglicht es Unternehmen, wertvolle Einblicke in die Leistung und Risiken zu gewinnen, was die datengestützte Entscheidungsfindung erleichtert.
Sentimentanalyse und Computerlinguistik
Mithilfe von maschinellem Lernen und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) können Unternehmen Prozesse wie die Analyse sozialer Medien oder die Navigation des Kunden automatisieren und so die Effizienz von Vertriebs- und Marketingaktivitäten steigern.
Neural network development
Using neural network systems, businesses can track patterns that aren’t recognized by traditional analytics. This feature brings valuable insights about the market, the behavioral patterns of customers, and how they can be taken advantage of.
Optische Zeichenerkennung (OCR)
ML-basierte OCR-Lösungen erhöhen die Effektivität in der Dokumentenverwaltung, um sicherzustellen, dass sie keine Fehler enthalten, und können sogar zu Sicherheitszwecken eingesetzt werden, um den Verlust vertraulicher Daten zu verhindern.
Sentimentanalyse und Computerlinguistik
Mithilfe von maschinellem Lernen und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) können Unternehmen Prozesse wie die Analyse sozialer Medien oder die Navigation des Kunden automatisieren und so die Effizienz von Vertriebs- und Marketingaktivitäten steigern.

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.

Sie erwägen den Einsatz des maschinelles Lernen?

Wir kümmern uns darum

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.

Amazon SageMaker Amazon Transcribe & Polly Amazon Comprehend Amazon Rekognition

Azure Machine Learning

Microsoft Azure wurde entwickelt, um den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens zu unterstützen, von der Datenaufbereitung bis zur Fehlerbehebung und Artefaktverfolgung.

Azure Cognitive Services Azure Machine Learning Azure Bot Services Azure Applied AI Services

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.

Vertex AI Google Conversational AI Google AI für Dokumente Google AI für Branchen

Maschinelles Lernen für alle Branchen

Die Verbesserung von Prozessen mit Hilfe des maschinellen Lernens bringt Unternehmen aller Branchen erhebliche Vorteile.

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Finanzen, Banken und Versicherungen
Risikomanagement Bonitätsprüfung Betrugserkennung Vorausschauende Buchführung Analyse des Aktienmarktes Algorithmischer Handel Computational Finance
Finanzen, Banken und Versicherungen
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Gesundheitswesen und Biowissenschaften
Medizinische Diagnostik Prognose von Gesundheitsrisiken Personalisierte Behandlung Proaktives Gesundheitsmanagement Analyse der medizinischen Forschung Workflow-Automatisierung
Gesundheitswesen und Biowissenschaften
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E-Commerce und Einzelhandel
Dynamische Preisgestaltung Empfehlungsmaschinen Nachfrage- und Umsatzprognosen Lagerverwaltung Vorhersage des Kaufverhaltens Prozessautomatisierung
E-Commerce und Einzelhandel
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Marketing
Kanalübergreifende Analytik Vorhersage von Trends Soziales Zuhören und Sentimentanalyse Kundensegmentierung Intelligentes Targeting Analyse des Verbraucherverhaltens
Marketing
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Fertigung
Prädiktive Instandhaltung Zustandsüberwachung Qualitätskontrolle Computer Vision Prozessoptimierung
Fertigung
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Logistik und Transport
Vorausschauende Bestandsplanung Supply-Chain-Analyse Routenplanung Verkehrsvorhersage Autonome Fahrzeuge
Logistik und Transport
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Sicherheit
Betrugserkennung Gesichtserkennung Identifizierung verdächtigen Verhalten Erkennung verbotener Gegenstände Risikobewertung Filterung von Fishing-Nachrichten Schutz vor Malware Schutz vor Datenlecks
Sicherheit
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Energie und Versorgungsunternehmen
Optimierung von Energieangebot und - nachfrage Optimierung der CO2-Emissionen Intelligentes Netzmanagement Analyse und Vorhersage des Stromverbrauchs
Energie und Versorgungsunternehmen
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Bildung
Adaptives Lernen Personalisiertes Lernen Lernanalytik Auswertung von Beurteilungen
Bildung
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Medien und Unterhaltung
Empfehlungsmaschinen Gezielte Vorschaubilder, Teaser Automatisierte Untertitel
Medien und Unterhaltung
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Finanzen, Banken und Versicherungen
Risikomanagement Bonitätsprüfung Betrugserkennung Vorausschauende Buchführung Analyse des Aktienmarktes Algorithmischer Handel Computational Finance
Finanzen, Banken und Versicherungen
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Gesundheitswesen und Biowissenschaften
Medizinische Diagnostik Prognose von Gesundheitsrisiken Personalisierte Behandlung Proaktives Gesundheitsmanagement Analyse der medizinischen Forschung Algorithmischer Handel Workflow-Automatisierung
Gesundheitswesen und Biowissenschaften
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E-Commerce und Einzelhandel
Dynamische Preisgestaltung Empfehlungsmaschinen Nachfrage- und Umsatzprognosen Lagerverwaltung Vorhersage des Kaufverhaltens Prozessautomatisierung
E-Commerce und Einzelhandel
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Marketing
Kanalübergreifende Analytik Vorhersage von Trends Soziales Zuhören und Sentimentanalyse Kundensegmentierung Intelligentes Targeting Analyse des Verbraucherverhaltens
Marketing
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Fertigung
Prädiktive Instandhaltung Zustandsüberwachung Qualitätskontrolle Computer Vision Prozessoptimierung
Fertigung
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Logistik und Transport
Vorausschauende Bestandsplanung Supply-Chain-Analyse Routenplanung Verkehrsvorhersage Autonome Fahrzeuge
Logistik und Transport
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Sicherheit
Betrugserkennung Gesichtserkennung Identifizierung verdächtigen Verhalten Erkennung verbotener Gegenstände Risikobewertung Filterung von Fishing-Nachrichten Schutz vor Malware Schutz vor Datenlecks
Sicherheit
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Energie und Versorgungsunternehmen
Optimierung von Energieangebot und - nachfrage Optimierung der CO2-Emissionen Intelligentes Netzmanagement Analyse und Vorhersage des Stromverbrauchs
Energie und Versorgungsunternehmen
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Bildung
Adaptives Lernen Personalisiertes Lernen Lernanalytik Auswertung von Beurteilungen
Bildung
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Medien und Unterhaltung
Empfehlungsmaschinen Gezielte Vorschaubilder, Teaser Automatisierte Untertitel
Medien und Unterhaltung

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

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

15+
Jahre Erfahrung
Wir entwickeln seit 2007 hochwertige Lösungen für Unternehmen. Dank unserer langjährigen Erfahrung können wir fristgerecht Software liefern, die die Anforderungen unserer Kunden erfüllt.
1000+
IT-Fachleute
Unser erfahrenes Team besteht aus mehr als 1000 Spezialisten, die Experten auf ihrem Gebiet sind. Dadurch sind wir in der Lage, Projekte jeder Größenordnung und mit beliebigen technologischen Anforderungen zu realisieren.
75%
Senior oder Medium-Entwickler
Unser Team besteht zu 75 % aus Entwicklern der oberen oder mittleren Ebene. Mit Fachwissen und umfangreichem Know-how liefern wir Lösungen, die durch ihre Leistungsfähigkeit und hohe Sicherheit überzeugen.
600+
Projekte
Unser Portfolio deckt zahlreiche Technologie- und Geschäftsbereiche ab, darunter FinTech, MedTech, E-Commerce und andere Branchen. Wir nutzen ML-Algorithmen, um Geschäftsprozesse zu optimieren und den Gewinn zu steigern.

Wie wir Lösungen für maschinelles Lernen entwickeln

01
Anforderungsanalyse
Wir analysieren das Problem, das die maschinellen Lernalgorithmen lösen sollen, schlagen geeignete Werkzeuge vor und evaluieren den Arbeitsumfang.
02
Datenaufbereitung und -verarbeitung
Wir untersuchen die erfassten Rohdaten und wählen geeignete Datencluster aus. Dann bereiten wir diese Cluster vor, um sie in einen Datensatz umzuwandeln und ihn in drei Bereiche aufzuteilen: Trainingsdaten, Validierungsdaten und Testdaten. Die Datenverarbeitung ermöglicht es uns, das Modell zu trainieren und seine Parameter für höchste Effizienz anzupassen.
03
Merkmalskonstruktion
Wir definieren auf Grundlage unseres Fachwissens und eines tiefen Verständnisses der inneren Prozesse geeignete Prädiktorvariablen, die zur Erstellung eines Vorhersagemodells benötigt werden.
04
Modellentwicklung
Wir experimentieren mit Modelltypen, den Merkmalen und der Parameterabstimmung, um mehrere Modelle zu erstellen und wählen das optimale Modell aus, das zum Einsatz gelangt.
05
Einsatz des Modells
Wir wenden das ausgewählte Modell in der Praxis an, indem wir es in der Arbeitsumgebung integrieren.
06
Optimierung des Modells
Nach der Bereitstellung des Modells wird die Leistung der Lösung kontinuierlich verfolgt , um sie bei Bedarf schnell anzupassen und zu verbessern.

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:

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Teamgröße
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Erfahrung der Teammitglieder
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Kooperationsmodell
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Komplexität des Projekts
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Projektdauer
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Andere projektspezifische Variablen
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Teamgröße
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Erfahrung der Teammitglieder
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Kooperationsmodell
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Komplexität des Projekts
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Projektdauer
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Andere projektspezifische Variablen
Wir berücksichtigen stets das Budget und die Anforderungen des Kunden, um hochwertige Dienstleistungen zu einem angemessenen Preis zu erbringen.

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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1

Sobald wir Ihre Anfrage erhalten und bearbeitet haben, werden wir uns mit Ihnen in Verbindung setzen, um Ihre Projektanforderungen zu besprechen und eine NDA zu unterzeichnen, um die Vertraulichkeit der Informationen zu gewährleisten.

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After examining requirements, our analysts and developers devise a project proposal with the scope of works, team size, time, and cost estimates.

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Wir vereinbaren einen Termin mit Ihnen, um das Angebot zu besprechen und eine Vereinbarung zu treffen.

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Wir unterzeichnen einen Vertrag und beginnen umgehend mit der Arbeit an Ihrem Projekt.