Machine Learning

Unter Machine Learning verstehen wir die Möglichkeit aus bestehenden Daten ein Modell zu erstellen und zu trainieren und dieses auf künftige Daten anzuwenden. Dadurch ergeben sich Möglichkeiten, Voraussagen zu treffen oder automatische Kategorisierung vorzunehmen.

 

Wichtig beim Thema Machine Learning ist die Grösse und Vielfalt der unterliegenden Datenmenge. Erst dann können zuverlässige Aussagen vorgenommen werden, da die Algorithmen versuchen jegliche künftige Datenkonstellation korrekt interpretieren zu können.

Starten Sie Ihr Machine Learning Projekt

mit uns und unseren Services

Requirements Engineering | Mit der Anforderungsanalyse starten wir in ein erfolgreiches Machine Learning Projekt

Automatisierung | Daten erleichtern Ihr Leben - Automatisieren Sie repetitive und mühsame Arbeit

Predictive Analysis | Nutzen Sie Vergangenheitsdaten, um in die Zukunft zu sehen

Clustering | Vergleichen Sie Ihre Daten und erkennen Sie bisher unbekannte Zusammenhänge

Natural Language Processing (NLP) | Verarbeitung und Analyse von Text zur Kategorisierung und Automatisierung

Anomaly Detection | Erkennen Sie Ausreisser und agieren Sie präventiv

Machine Learning im Betrieb | Wir unterstützen Sie beim Betrieb einer Machine Learning Applikation

Beratung und Schulung | Sie möchten ML nutzen und benötigen Unterstützung? Wir helfen Ihnen, loszulegen.

Competitive Advantage - Ihr Vorteil sind Ihre Daten

Effizienter und produktiver durch Automation

Besser auf künftige Ereignisse reagieren

Klarere Segmentierung und Einordnung Ihrer Kunden oder Produkte


Eine breite Vielfalt an Tools und Technologien

ermöglichen maschinelles Lernen

Für unsere Machine Learning Services nutzen wir einerseits Microsoft Azure ML, als Cloud-Lösung, aber auch Open Source Technologien und Libraries, die auf Python und R basieren, welche auch On Premise verwendet werden können. Die Cloud-Lösung bietet den Vorteil, dass die Technologie ohne internen Infrastruktur-Aufbau kostengünstig genutzt werden kann (MLaaS). Erstellte Modelle können anschliessend als API von jeglichen Applikationen konsumiert werden. On Premise Applikationen haben den Vorteil, dass sie Provider-unabhängig und inhouse gehostet werden können.

Innovation eröffnet neue Perspektiven - Use Cases

im Bereich Machine Learning

Text Analytics

Mit «Natural Language Processing» (NLP) ist es möglich, Inhalt und Aussage von Text zu «verstehen». Dies erlaubt es, Prozessschritte zu automatisieren und so Zeit und Kosten zu sparen. Mögliche Anwendungen von Text Analytics finden sich bei der Kategorisierung in Document Management Systems, bei der Triage beim Dokumenten-Eingang oder der Verarbeitung von e-Mails.

document classification

customer segmentation

Customer Segmentation

Je besser ein Unternehmen seine Kunden kennt, desto gezielter kann es seine Verkaufsstrategie ausrichten. Bei der Kundensegmentierung geht es darum, Kunden anhand von verschiedenen Merkmalen in ein Segment einzuordnen. Sind nun sehr viele Daten dieser Kunden vorhanden, ist eine offensichtliche Einteilung nicht möglich. Hier kommt Machine Learning zum Einsatz, welches mit grossen Datenmengen und spezifischen Algorithmen eine solche Segmentierung durchführen kann.


Anomaly Detection

Als Anomalie werden Ausreisser in Daten bezeichnet. Die Identifikation solcher Ausreisser erlaubt eine Früherkennung in Prozessen, Systemen oder auch Industrieanlagen. Das Aufkommen von Anomalien in den Daten können auf Probleme hinweisen, welche aber vielleicht noch gar nicht eingetreten sind. Werden Sie frühzeitig erkannt, können Massnahmen ergriffen werden, so dass Probleme und Ausfälle nicht eintreffen.

anomaly detection ausreisser

Erfahren Sie mehr zum Thema in unserem Blog