Maschinelles Lernen
Vorsprung durch Machine Learning
Mithilfe hochspezialisierter Machine-Learning-Modelle können Unternehmen heutzutage die Effizienz ihrer internen Prozesse sowie ihrer digitalen Produkte deutlich verbessern. Für den langfristig erfolgreichen Einsatz solcher Verfahren ist es jedoch entscheidend, die Erwartungen sowie den tatsächlichen Geschäftsnutzen präzise in Einklang zu bringen. Hierbei bietet unsere Machine-Learning-Beratung wertvolle Unterstützung, um Daten, welche über verschiedene Kanäle verteilt sind, systematisch zu strukturieren und automatisiert zu verarbeiten. Vorab müssen dazu spezifische Datenmodelle auf Ihre individuellen Fragestellungen trainiert werden.
Mit unserer tiefgreifenden Expertise wählen wir folglich die passende Architektur sowie die Modelle aus, welche den größtmöglichen Trainingserfolg für Ihr Business erzielen. Zudem unterstützen wir Sie dabei, Ihre Datenbestände optimal für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz vorzubereiten.
Datenpotenziale nutzen
Bevor wir überhaupt mit der Implementierung von Machine Learning beginnen, klären wir in einem ersten Schritt gemeinsam, mit welchem technologischen Ansatz sich Ihre Fragestellungen am besten lösen lassen. Hierbei prüfen wir im Rahmen unserer Machine Learning Beratung sehr genau, ob Machine Learning für Ihren Anwendungsfall grundsätzlich geeignet ist und welche Ressourcen hierfür bereits vorhanden sind.
Vor dem eigentlichen Training bestimmen wir folglich die optimale Architektur für Ihre gelabelten Datenbestände. Je nach spezifischer Zielsetzung trainieren wir dabei mit bereits vorhandenen, individuell angepassten oder auch komplett neuen Modellen. Darüber hinaus eruieren wir Ihre Daten nach Art sowie Menge und schließen bei Bedarf gezielt vorhandene Datenlücken. Schließlich identifizieren wir frühzeitig mögliche Qualitätsprobleme, um eine verlässliche Basis für Ihre KI-Services zu schaffen.
Warum Neofonie?
In unserer täglichen Arbeit verknüpfen wir die Erkenntnisse aus anspruchsvollen Forschungsprojekten mit praktischer Erfahrung aus zahlreichen Kundenprojekten. Hierbei nutzen wir eine Vielzahl unterschiedlicher Modelle sowie Methoden, um das Beste aus Ihren Daten herauszuholen. Unsere Machine Learning Beratung verarbeitet sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Datenformate vollumfänglich. Folglich sind wir in der Lage, wertvolle Informationen aus Texten, Bildern sowie Audio- oder Videodateien für das maschinelle Lernen professionell aufzubereiten.
Dabei setzen wir je nach Bedarf auf neuronale Netze, Support Vector Machines oder bewährte Expertensysteme. Zudem halten wir für rein numerische Datenbestände leistungsstarke Big-Data- und BI-Lösungen bereit, um komplexe Analysen zu ermöglichen. Schließlich garantieren wir Ihnen eine herstellerunabhängige Beratung, welche stets die für Sie beste Technologie in den Fokus rückt.
Unsere Services
Im Rahmen unserer umfassenden Machine Learning Beratung begleiten wir Sie durch alle Phasen Ihres KI-Projekts.
Zunächst starten wir mit dem Business Understanding, um Ihre Ziele präzise zu definieren.
Darauf folgt das Data Understanding, bei dem wir die Qualität Ihrer vorhandenen Datenbestände genauestens analysieren.
Zudem übernehmen wir das Modeling sowie das Labeling der Daten, um eine hohe Vorhersagegenauigkeit zu garantieren.
Hierbei nutzen wir moderne Verfahren wie das Finetuning bestehender Modelle oder die Destillation für eine optimierte Performance.
Schließlich stellen wir durch ein professionelles Evaluation und Deployment sicher, dass Ihre Lösungen stabil im produktiven Umfeld agieren.
Whitepaper
NLP-Frameworks im Vergleich
Die automatisierte Analyse von natürlichsprachlichen Textdaten kommt bei der Verwendung automatischer Sprachassistenten (Chatbots) ebenso wie im Rahmen einer intelligenten Suche in Textdaten sowie bei inhaltsbasierten Empfehlungssystemen zum Einsatz. Wer deutschsprachige Textdaten analysieren möchte, muss das Rad aber nicht neu erfinden: Denn eine Vielzahl von Firmen entwickeln und optimieren dafür tagtäglich dedizierte NLP-Frameworks, welche in unterschiedlichem Grad die spezifischen Eigenheiten der deutschen Sprache berücksichtigen. Wir haben 23 Anbieter für deutschsprachige NLP-Frameworks im Rahmen unseres Whitepapers untersucht.
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