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Innowise ist ein internationales Unternehmen für den vollen Zyklus der Softwareentwicklung, welches 2007 gegründet wurde. Unser Team besteht aus mehr als 1600+ IT-Experten, welche Software für mehrere Branchen und Domänen weltweit entwickeln.
Über uns
Innowise ist ein internationales Unternehmen für den vollen Zyklus der Softwareentwicklung, welches 2007 gegründet wurde. Unser Team besteht aus mehr als 1600+ IT-Experten, welche Software für mehrere Branchen und Domänen weltweit entwickeln.

Software-Lösungen für Maschinelles Lernen


Innowise 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, bieten Machine-Learning-Beratung an und unterstützen Kunden aus verschiedenen Branchen dabei, wertvolle Erkenntnisse über den Markt zu gewinnen und die Effektivität ihrer Geschäftsprozessen zu steigern.

Nutzen Sie Machine Learning-Lösungen, um Ihr Geschäft zu optimieren

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.
Tiefes Lernen
Die Algorithmen beim 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.
Mit einer Kombination aus fortgeschrittenen Analysetechniken und innovativen Technologien wie maschinellem Lernen gewinnen Datenwissenschaftler aus großen Datenmengen neue Erkenntnisse. Dies unterstützt Unternehmen bei der strategischen Planung, der Optimierung von Arbeitsabläufen, der Analyse des Kundenverhaltens und der datengesteuerten Entscheidungsfindung.
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 Sprachen erkennen und verstehen, was die Benutzererfahrung dynamischer und für Unternehmen effektiver macht.
Algorithmus-Optimierung
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.
Vorausschauende Analyse
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.
Entwicklung neuronaler Netze
Mithilfe neuronaler Netzwerke können Unternehmen Muster aufspüren, die von der herkömmlichen Analytik nicht erkannt werden. Diese Funktion liefert wertvolle Erkenntnisse über den Markt, die Verhaltensmuster der Kunden und wie diese genutzt werden können.
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.

Unsere Machine Learning-Lösungen

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 besonderer Sorgfalt bedürfen.

Prädiktive Wartung

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.

Vorhersage der Nachfrage

Innowise 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 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 werden das Kundenerlebnis mit einem Chatbot verbessern, der menschliche Konversationen simuliert, indem er Deep Learning und natürliche Sprachverarbeitung einsetzt, Spracherkennung (Text-to-Speech/Speech-to-Text) und andere ML-Tools.

Virtuelle Assistenten

Innowise 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 aus den Bereichen Deep Learning und Marketing-Automatisierung ermöglichen es Ihrem Unternehmen, den Nutzern zielgerichtet Assets anzubieten, die Nutzerzufriedenheit zu erhöhen und die Abwanderungsrate zu senken.

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Haben Sie Vertrauen zu Innowise in alles, von der Machine-Learning-Beratung und Entdeckungsphase bis zur Bereitstellung

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 Verstehen 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 Kognitive Dienste Azure Machine Learning Azure Bot-Dienste Azure Angewandte KI-Dienste

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 Konversations-KI Google AI für Dokumente Google AI für Branchen

Machine Learning-Lösungen 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 Automatisierung von Arbeitsabläufen
Gesundheitswesen und Biowissenschaften
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E-Commerce und Einzelhandel
Dynamische Preisgestaltung Empfehlungsmaschinen Vorhersage der Nachfrage Lagerverwaltung Vorhersage des Kaufverhaltens Automatisierung von Prozessen
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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Fertigungsindustrie
Prädiktive Wartung Zustandsüberwachung Qualitätskontrolle Computer vision Prozessoptimierung
Fertigungsindustrie
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Logistik und Transport
Vorausschauende Bestandsplanung Supply-Chain-Analyse Routenplanung Verkehrsvorhersage Selbstfahrende Fahrzeuge
Logistik und Transport
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Sicherheit
Betrugserkennung Gesichtserkennung Identifizierung verdächtigen Verhaltens Erkennung verbotener Gegenstände Risikobewertung Filterung von Fishing-Nachrichten Schutz vor Malware Schutz vor Datenlecks
Sicherheit
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Energie und Versorgung
Optimierung von Energieangebot und - nachfrage Optimierung der CO2-Emissionen Intelligentes Netzmanagement Analyse und Vorhersage des Stromverbrauchs
Energie und Versorgung
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Bildung
Adaptives Lernen Personalisiertes Lernen Analyse der Lernergebnisse Bewertung von Aufgaben
Bildung
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Medien und Unterhaltung
Empfehlungsmaschinen Gezielte Vorschaubilder, Teaser Automatisierte Untertitel
Medien und Unterhaltung
Risikomanagement Bonitätsprüfung Betrugserkennung Vorausschauende Buchführung Analyse des Aktienmarktes Algorithmischer Handel Computational Finance
Medizinische Diagnostik Prognose von Gesundheitsrisiken Personalisierte Behandlung Proaktives Gesundheitsmanagement Analyse der medizinischen Forschung Algorithmischer Handel Automatisierung von Arbeitsabläufen
Dynamische Preisgestaltung Empfehlungsmaschinen Vorhersage der Nachfrage Lagerverwaltung Vorhersage des Kaufverhaltens Automatisierung von Prozessen
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Marketing
Kanalübergreifende Analytik Vorhersage von Trends Soziales Zuhören und Sentimentanalyse Kundensegmentierung Intelligentes Targeting Analyse des Verbraucherverhaltens
Marketing
Prädiktive Wartung Zustandsüberwachung Qualitätskontrolle Computer vision Prozessoptimierung
Vorausschauende Bestandsplanung Supply-Chain-Analyse Routenplanung Verkehrsvorhersage Selbstfahrende Fahrzeuge
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Sicherheit
Betrugserkennung Gesichtserkennung Identifizierung verdächtigen Verhaltens Erkennung verbotener Gegenstände Risikobewertung Filterung von Fishing-Nachrichten Schutz vor Malware Schutz vor Datenlecks
Sicherheit
Optimierung von Energieangebot und - nachfrage Optimierung der CO2-Emissionen Intelligentes Netzmanagement Analyse und Vorhersage des Stromverbrauchs
Adaptives Lernen Personalisiertes Lernen Analyse der Lernergebnisse Bewertung von Aufgaben
Empfehlungsmaschinen Gezielte Vorschaubilder, Teaser Automatisierte Untertitel

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.

Kundendienst 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 zum Schutz Ihres Unternehmens vor böswilligen Handlungen beizutragen. ML-Lösungen können fast alles – von der Automatisierung von Routineaufgaben bis hin zur Sicherung der physischen oder virtuellen Umgebung eines Unternehmens.

"Maschinelles Lernen ist ein vielseitiges Werkzeug, das in praktisch jeder Branche eingesetzt werden kann. Es erfüllt eine breite Palette von Aufgaben – von der Datenanalyse bis zum Autopiloten eines Fahrzeugs. Der Einsatz des maschinellen Lernens verschafft den Unternehmen einen gewaltigen Vorteil gegenüber ihren Wettbewerbern, die diese Technologie ignorieren. Unser Team entwickelt seit Jahren Lösungen für maschinelles Lernen und weiß, wie man sie effektiv einsetzt."
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Pilip Tsikhanovich
Leiter der Abteilung Big Data

Innowise ist Ihre beste Wahl

+
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.
+
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 Middle
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.
+
berichtet,
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.

Verfügbare Ingenieure für maschinelles Lernen

Andrew D.
verfügbar_dev
Senior Data-Science-Experte 5+ Jahre Erfahrung
Übersicht
Strategischer und wissbegieriger Entwickler mit mehr als 5 Jahren Erfahrung in der Programmierung mit Python, R und C++ sowie der Entwicklung von Algorithmen für Data Science und Maschinelles Lernen.
Lebenslauf anfordern
Michael P.
verfügbar_dev
Senior Data-Science-Experte 18+ Jahre Berufserfahrung
Übersicht
Experte für Data Science und maschinelles Lernen mit 18+ Jahren Erfahrung in der Umwandlung von Daten in strategische Erkenntnisse und sinnvolle Lösungen. Hauptsächlich in den Bereichen Finanzen, Ad-Tech und E-Commerce tätig.
Lebenslauf anfordern
Johannes K.
verfügbar_dev
Senior Data-Science-Experte 5+ Jahre Erfahrung
Übersicht
Experte für Data Science und maschinelles Lernen mit mehr als 5 Jahren Erfahrung im Aufbau, der Verbesserung und Wartung datengesteuerter Projekte, um kritische Lösungen für anspruchsvolle Herausforderungen zu entwickeln.
Lebenslauf anfordern
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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

Vertrauen Sie unseren ML-Experten die Wartung Ihres Projekts an

Kosten für die Implementierung des maschinellen Lernens

Innowise verfügt über mehr als Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung und hat erfolgreich über  Projekte unterschiedlicher Größenordnung und Komplexität gestartet. Die endgültigen Kosten für jedes Projekt hängen von einer Reihe von Faktoren ab, wie zum Beispiel:
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Größe des Teams
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Erfahrung der Teammitglieder
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Kooperationsmodell
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Komplexität des Projektes
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Projektdauer
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Andere projektspezifische Variablen
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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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Data Engineering
Innowise nutzt intelligente Technologien für Datenpipelines und Systeme zur Datenerfassung.
Datenvisualisierung
Wir präsentieren komplexe Informationen in verständlicher Form in Diagrammen oder Schaubildern.
Business Intelligence
Unsere Teams entwickeln BI-Lösungen, die es Unternehmen ermöglichen, datengestützte Entscheidungen zu treffen.
Big Data
Innowise ist spezialisiert auf Big Data-EntwicklungsdiensteWir entwickeln Lösungen, die nahtlos große Datenmengen verarbeiten und wertvolle Erkenntnisse liefern.
Python-Entwicklung
Unsere Software-Ingenieure nutzen die Leistungsfähigkeit von Python, um Ihre Anforderungen zu erfüllen.
Verstärkung des IT-Personals
Entscheiden Sie sich für Personalverstärkung, um Ihr IT-Team zu vergrößern und den Projektablauf zu beschleunigen.
Qualitätssicherung
Unsere QS-Ingenieure nutzen automatisierte und manuelle Testverfahren, um eine hohe Produktqualität sicherzustellen

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    Wie geht es weiter?

    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 für die Vertraulichkeit der Informationen zu unterzeichnen.

    2

    Nach der Prüfung der Anforderungen erstellen unsere Analysten und Entwickler einen Projektvorschlag, der Arbeitsumfang, Teamgröße, Zeit- und Kostenschätzung enthält.

    3

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

    4

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

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