Machine Learning

Entwicklung von Anexia

Machine Learning-Entwicklung von Anexia


Machine Learning ist heutzutage allgegenwärtig. Personalisierte Produktempfehlungen, Spracherkennung oder Spam-Filter, jede dieser Anwendungen basiert auf dem maschinellen Lernen. Besonders durch den enormen Anstieg der verfügbaren Datenmengen ist Machine Learning für Unternehmen ein immer interessanterer Aspekt geworden, da ein menschliches Auswerten der Daten unmöglich geworden ist. Jedes Unternehmen hat individuelle Anforderungen an ein Machine Learning Projekt. Unsere Experten unterstützen Sie bei der Entwicklung eines Machine Learning Prozesses und setzen die benötigten Algorithmen für Sie auf Basis der neuesten Erkenntnisse um.

Machine Learning-Entwicklung von Anexia
Einsatz von Machine Learning
Einsatz von Machine Learning

Die Anwendungsfelder für Machine Learning sind vielfältig und helfen Prozesse zu optimieren. Basis für Machine Learning sind Daten. Daten und Algorithmen werden genutzt, um Muster zu erkennen und daraus neue, eigenständige Lösungen für Probleme abzuleiten. Je mehr Daten vorhanden sind, desto mehr lernt ein System. Mit Hilfe von Machine Learning können relevante Daten gefunden, extrahiert und zusammenfasst werden. Komplexe Aufgaben können so an eine Maschine „ausgelagert“ werden, um etwa Fehler in der Fertigung zu erkennen oder in der Medizin bei der Erkennung von Tumoren zu helfen.

Big Data nutzen Big Data nutzen

Sie besitzen viele Daten – Big Data? Wir helfen Ihnen, diese Datenmengen sinnvoll zu nutzen und mittels Machine Learning jede Information herauszuholen. Unsere Erfahrung in der Programmiersprache Python macht uns zum idealen Partner für die Entwicklung von Machine Learning. Je nach Anforderung arbeiten wir auch mit gängiger Open-Source-Software oder Services wie Azure ML von Microsoft.

Am Puls der Zeit Am Puls der Zeit

In unserer Forschungs- und Entwicklungsabteilung entwickeln unsere Mitarbeiter laufend neue Ideen und Anwendungsmöglichkeiten. Besonders im Bereich der Künstlichen Intelligenz und Machine Learning gibt es laufend neue Erkenntnisse und Tools. Profitieren Sie von unserer Forschung und Erfahrung aus verschiedenen Projekten.

Kundenzufriedenheit und Machine Learning Kundenzufriedenheit und Machine Learning

Machine Learning kann Ihrem Unternehmen nicht nur helfen Prozesse zu optimieren und dadurch den Umsatz zu steigern, sondern auch die Kundenzufriedenheit erhöhen. Mit Hilfe der Daten können Bedürfnisse der Kunden erkannt und Werbemaßnahmen oder Angebote personalisiert ausgespielt werden. Nutzen Sie die Möglichkeiten durch Machine Learning und kontaktieren Sie uns!


Lassen Sie sich von unseren Referenzen überzeugen
Daten und Algorithmen – die Basis für Machine Learning
Daten und Algorithmen – die Basis für Machine Learning

Daten sind die Basis für erfolgreiches Machine Learning. Aufbauend auf den Datensätzen kann der Computer mit Hilfe von Machine Learning einen Algorithmus zur Verarbeitung der Daten entwickeln. Einfach gesagt ist ein Algorithmus ein Rezept oder eine Anleitung zur Lösung eines Problems und besteht aus endlich vielen, definierten Einzelschritten. Das Finden eines Algorithmus kann überwacht oder unüberwacht erfolgen. Beim überwachten Lernen werden durch definierte Trainingsbeispiele Muster erkannt und das daraus entstehende Wissen auf neue Daten angewandt. Das Netz lernt nach mehreren Durchgängen, wie Verbindungen hergestellt werden können. Im Gegensatz dazu wird beim unüberwachten Lernen durch den Algorithmus ein Modell erstellt, dass die Eingaben beschreibt, eigenständig Kategorie erstellt und daraus Vorhersagen ableitet.

Machine Learning funktioniert im Prinzip ähnlich wie menschliches Lernen. So wie wir als Kinder lernen, bestimmte Objekte auf einem Bild zu erkennen, so lernt auch der Computer diese Objekte zu identifizieren. Je mehr Daten ein System zur Verfügung hat, desto schneller und besser kann es lernen und Objekte korrekt identifizieren. Für den Lernprozess werden mathematische und statistische Modelle eingesetzt. Dabei wird zwischen zwei großen Systemen unterschieden. Bei symbolischen Ansätzen wird das Wissen explizit repräsentiert. Subsymbolische Systeme nutzen im Gegensatz dazu künstliche neuronale Netze, die ähnlich dem menschlichen Gehirn funktionieren und das Wissen implizit repräsentieren.

Die zugrundeliegenden Datensätze für maschinelles Lernen können sehr vielfältig sein. Es können sowohl analoge als auch digitale Daten, Media-Daten wie Audio, Video, Bilder und Text, aber auch System Logs oder Sensor-Daten verwendet werden.

Machine Learning bietet Unternehmen viele Vorteile und Optimierungsmöglichkeiten. Nutzen Sie gezielt Ihre Daten und verschaffen Sie sich einen Wettbewerbsvorteil.

Kundenzufriedenheit
Tief gehende Erkenntnisse
Anpassungsfähig
Effizienz
Bessere Ergebnisse
Die höchsten Standards sind uns gerade gut genug

Höchste Qualität, Zuverlässigkeit und Stabilität - das sind die Eigenschaften, die man sich von einem idealen Geschäftspartner erwartet. Ein solcher Partner wollen wir für unsere Kunden sein.

Und damit das kein leeres Versprechen ist, treten wir den Beweis dafür an. Anexia ist nach ISO 9001:2008 und ISO/IEC 27001:2015 zertifiziert. Unser Bonitätsrating von Creditreform von November 2018 liegt mit 176 weit über dem Branchenschnitt.

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