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Machine Learning & Deep Learning

Bringen Sie Ihr Unternehmen weiter mit künstlicher Intelligenz

Warum Sie auf Machine und Deep Learning setzen sollten

Data Science und im speziellen Machine Learning haben sich in den letzten Jahren stark entwickelt.

Machine Learning wird in einer Reihe von unterschiedlichen Geschäftsprozessen eingesetzt und schafft die Grundlage für Innovationen und Effizienz.

Warum ML & Deep Learning?

Besseres Kundenerlebnis

Schaffen Sie mit Intelligenz in den Prozessen ein persönliches und einmaliges Kundenerlebnis.

Bessere Vorhersagen

ML ermöglicht in grossen Datenmengen Trends zu erkennen und bessere Vorhersagen zu machen.

Neue Möglichkeiten

Realisieren Sie neue Business Modelle, die bisher nicht möglich waren.

Effektiver durch Augmented Intelligence

Lassen Sie sich bei wichtigen Entscheidungen von Machine Learning unterstützen.

Ermöglichen Sie neue Use Cases und Geschäftsfelder in Ihrem Unternehmen

Machine Learning und Deep Learning sind weit mehr als nur eine Technologie.

Für den erfolgreichen Einsatz braucht es eine Kombination von entsprechendem Fachwissen aus den Fachabteilungen, den Modellierungsansätzen aus Data Science und den Methoden des Software Engineering und Data Engineering. 

Dafür lassen sich von Customer Engagement über Betriebsoptimierung bis hin zur Mitarbeiterbefähigung und der Transformation der Produktelandschaft die verschiedensten Herausforderungen meistern. 

4 Facts zu Machine Learning und Deep Learning

  • Data Science fokussiert vor allem auf den Prozess des Erstellens von Modellen. Um Machine Learning in den produktiven Einsatz zu bringen, werden Prinzipien aus dem Software Engineering benötigt, wie z.B. Versionierung und automatisiertes Deployment.

  • Deep Learning befasst sich mit neuronalen Netzwerken und hat in den letzten 10 Jahren enorme Fortschritte gemacht. Immer komplexere Aufgaben können mit dieser speziellen Form von Machine Learning gelöst werden.

  • Ein Machine Learning Projekt läuft nicht genau gleich ab wie ein klassisches Software-Projekt. Das dynamische Verhalten der Modelle und die Bereitstellung von Daten müssen berücksichtigt werden.

  • Das Feld zeichnet sich durch einen schnellen Wandel der Werkzeuge und Frameworks aus. Die Cloud fungiert hier als Katalysator.