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Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Datenanalyse gehören zu den wegweisenden Antriebskräften der Digitalen Revolution im 21. Jahrhundert.
Daten sind die Rohstoffe der Zukunft, welche zunehmend über Wettbewerbsvorteile entscheiden und im Gegensatz zu traditionellen Rohstoffen nicht aufgebraucht werden.
Im Datenzeitalter ist ein Grossteil der Weltbevölkerung vernetzt und kommuniziert mit Maschinen, Autos, Häusern und anderen Geräten im Internet of Things (IoT).
Leider sind aktuell verfügbare Daten noch zu etwa 90 % unstrukturiert oder teilstrukturiert, was ihre Verwertbarkeit für Maschinelles Lernen verhindert oder mindert.
Daher ist es umso wichtiger für Unternehmen, rechtzeitig die Datenakquisition auf die Erfassung brauchbarer semantischer Daten einzustellen, um nicht wertvolles Kapital zu verschenken und sich die hohen Kosten einer nachträglichen manuellen Semantifizierung zu ersparen.
Künstliche Intelligenz (KI)
Künstliche Intelligenz ist der Oberbegriff für Intelligenzleistungen, die bislang dem Menschen vorbehalten waren.
"Machine Learning”, "Deep Learning”, "Natural Language Processing” (NLP) und "neuronale Netze” sind Teilgebiete der künstlichen Intelligenz oder "Artificial Intelligence (AI)” genannt.
Maschinelles Lernen beschreibt mathematische Techniken, die einem System (Maschine) ermöglichen, selbständig Wissen aus Erfahrungen zu generieren.
Deep Learning und künstliche neuronale Netze
„Deep Learning” ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens. Teilweise werden die Begriffe „Deep Learning” und künstliche neuronale Netze synonym verwendet.
„Deep Learning” arbeitet mit besonders tiefen künstlichen neuronalen Netzen, um mit Hilfe grosser Datenmengen zu sehr effektiven Lernerfolgen zu gelangen.
Unter Verwendung neuronaler Netze versetzt sich die Maschine selbst in die Lage, Strukturen zu erkennen, diese Erkennung zu evaluieren und sich in mehreren vorwärts wie rückwärts gerichteten Durchläufen der Anpassung von Verknüpfungen selbständig zu verbessern.
Die neuronalen Netze sind dabei in mehrere Schichten geteilt.
„Deep Learning” setzt auf statistische Datenanalyse und nicht auf einen deterministischen Algorithmus. Statistische Datenanalyse wird immer dann erforderlich, wenn keine klaren Regeln zur Verknüpfung von Daten erkennbar sind, wie z. B. bei der Bilderkennung (Klassifikation von Bilddaten) oder Analysen von Audio- und Videodaten.
Die Anwendungsmöglichkeiten und -gebiete künstlicher Intelligenz reichen von Prognosen, Bilderkennung, Gesichtserkennung, Anomalieerkennung, Mustererkennung, Empfehlungsdienste, etc. bis hin zur Optimierung fast aller erdenklichen Prozesse.
Unsere Workshops sollen Ihren Mitarbeitern einen verständlichen Einblick geben in das Potenzial von Daten, deren Analyse und Prognosen mit Hilfe maschinellen Lernens.
Verpassen Sie nicht den Anschluss an die Entwicklungen der Digitalisierung. Lernen Sie alles über Datenerfassung, -verarbeitung, -analyse, -visualisierung, -reduktion, -modellierung, und -prognose.
Nach einem allgemeinen Überblick und Einblick in essenzielle theoretische Grundlagen, werden wir mit Ihnen Ihre persönliche Datenlage betrachten und Möglichkeiten zur Optimierung von Akquisition und Verwertung aufzeigen, so dass Sie Ihr Potenzial voll ausschöpfen können.
Wir bieten Workshops in folgenden Bereiche an:
Data Science, ML und KI
- Überblick und Geschichte
- Wissensentdeckung
- Big Data (Mining und Visualisierung)
- KI Anwendungen (Roboter, Sensorik, Inferenz)
ML Anwendungen
- Maschinelles Sehen
(Bilderkennung, Videoanalyse, etc.)
- Speech and Text (Sprachanalyse und -synthese)
- Computerlinguistik
- Empfehlungsdienste
- Zeitreihenanalyse
ML Methoden
- Merkmalsanalyse
- Überwachtes Lernen
(Regression, Klassifizierung, etc.)
- Tiefgehendes Lernen
(Neuronale Netze, Transferlernen, etc.)
- Unüberwachtes Lernen
(Clusteranalyse, Dimensionsreduktion, etc.)
- Teilüberwachtes Lernen
(Aktives Lernen, Feedback, etc.)
- Bestärkendes Lernen
(Spieltheorie, Markow-Entscheidungsproblem, etc.)
Die Zusammensetzung und Tiefe der Workshops kann individuell zusammengestellt werden.
Beispiel-Workshop:
Active Learning für die Semantifizierung unstrukturierter Daten:
Wie Sie Ihre unstrukturierten Daten für Machine Learning- und KI-Anwendungen nutzbar machen
- ML- und KI-Anwendungen
- Unstrukturierte Daten
- Semantifizierung durch Annotation und Labeling
- Active Learning
NEHMEN SIE MIT UNS KONTAKT AUF!
Empfehlungsdienste sind heutzutage ein Muss für Ihre Business-Applikationen in den vielfältigsten Anwendungsgebieten.
Hier einige Beispiele:
Lower Price Offer Recommender:
Ermitteln Sie den Tiefpreis-Anbieter.
Next Best Offer:
Empfehlen Sie ähnliche Produkte verschiedener Anbieter.
Product Personalization:
Targeting und Personalisierung von Inhalten und Produktempfehlungen sorgen für Verstärkung von Kundenbindung, Markenwert und Umsatz.
Next Step Recommender:
Optimieren und beschleunigen Sie Arbeitsabläufe durch KI-gesteuerte Entscheidungsfindung.
Vorhersage und Optimierung von Grössen, Ereignissen und Prozessen sind ein essentielles Werkzeug zur Steigerung von Leistung und Umsatz.
Hier einige Beispiele:
Customer Churn Prediction:
Erkennen Sie auf Basis Ihrer Daten, welche Ihrer Kunden potenziell Abonnements und Dienstleistungen kündigen könnten bzw. wo und wie Sie Entscheidungen beeinflussen können und sollten.
Delivery Optimization:
Verbessern Sie Abläufe und Fehlersuche bei Lieferprozessen mit Hilfe von Feedback-Daten.
Suche und Abrufen von Informationen sind ein fester Bestandteil der meisten Systeme in Industrie und Dienstleistung.
Hier einige Beispiele:
Online Search:
Integrieren Sie eine benutzerdefinierte Suche auf ausgewählten Datenbanken bzw. im Internet in Ihre Applikation.
Information Retrieval (IR):
Profitieren Sie von intelligenten Machine Learning Algorithmen bei Ihrer hochselektiven Informationsbeschaffung.
Natural Language Processing (NLP):
Verwenden Sie aktuelle Verfahren zur automatisierten Sprach- und Textverarbeitung, um Informationen über Personen, Orte, Ereignisse, Meinungen etc. zu integrieren
Die Berechnung von Ähnlichkeit und Anomalien in grossen Datensätzen helfen in vielen Anwendungsfällen, Redundanzen zu eliminieren und Fehleranfälligkeiten sowie Sicherheitsrisiken zu minimieren.
Hier einige Beispiele:
Similarity Computation:
Ähnlichkeitsberechnungen sind die Grundlage von Empfehlungsdiensten und Optimierungsprozessen.
Anomaly Detection:
Anomalien in Daten können aufschlussreiche Informationen liefern, um Probleme und Entwicklungspotenzial aufzudecken oder in Echtzeit Gefährdungen zu bekämpfen.
Holen Sie alles aus Ihren Daten!
Wir untersuchen Ihre Daten auf Redundanzen und Verwertbarkeit und gewinnen selbst aus unstrukturierten Daten wertvolle Erkenntnisse, um Ihr Business zu optimieren.
Lassen Sie uns aus Big Data Smart Data machen.
Die Bilderkennung von Produkten via Mobile-App, integriert in Ihren Webshop, bietet die Möglichkeit, dass Nutzer spezifische Produkte finden können, deren Artikelbezeichnung Ihnen unbekannt ist.
Das Verfahren ist nicht nur bequemer für den Nutzer, sondern oft zusätzlich einer einfachen Textsuche überlegen, welche unerwünschte oder überflüssige Informationen liefert.
Wir konstruieren Ihnen ein für Ihre Daten massgeschneidertes Modell, ein neuronales Netz, welches mit Deep Learning bzw. Transferlernen trainiert wird und über Feedback des Nutzers kontinuierlich verbessert und erweitert werden kann.