AI-powered
Machine Learning
Intelligente Lösungen durch maschinelles Lernen
für Ihren Erfolg!
Wir bieten maßgeschneiderte Lösungen für Unternehmen, die das volle Potenzial von künstlicher Intelligenz ausschöpfen möchten. Unsere Expertise erstreckt sich über verschiedene Branchen, von Gesundheitswesen und Finanzen bis hin zu Fertigung und Logistik. Mit einem engagierten Team von Datenwissenschaftlern, Ingenieuren und Fachleuten bieten wir fortschrittliche Analysen, Modellentwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Lösungen.
Von der Optimierung von Geschäftsprozessen bis zur Vorhersage von Markttrends – wir transformieren Daten in wertvolle Erkenntnisse. Entdecken Sie mit uns die Zukunft des maschinellen Lernens und revolutionieren Sie Ihre Prozesse durch intelligente und datengetriebene Entscheidungen.
KI-basiertes Maschinelles Lernen
Daten verstehen, Muster erkennen
Funktionsweise
Maschinelles Lernen
Vorhersagen treffen
Überwachtes Lernen ist eine Methode des maschinellen Lernens, bei der ein Modell auf Grundlage von gelabelten Trainingsdaten trainiert wird, die sowohl Eingabe- als auch zugehörige Ausgabewerte enthalten. Das Ziel besteht darin, dass das Modell Muster und Zusammenhänge zwischen den Eingabevariablen und den entsprechenden Zielvariablen erlernt, um dann genaue Vorhersagen für neue, nicht gelabelte Daten zu treffen.
Erkennen von Mustern
Unüberwachtes Lernen ist eine Methode des maschinellen Lernens, bei der ein Modell auf ungelabelten Trainingsdaten trainiert wird, ohne explizite Zielvorgaben. Das Hauptziel besteht darin, Muster, Strukturen oder Gruppierungen in den Daten zu identifizieren, um tiefergehendes Verständnis oder Einblicke zu gewinnen. Diese Ansatz ermöglicht es dem Modell, eigenständig relevante Informationen zu extrahieren, ohne auf vordefinierte Ausgabewerte angewiesen zu sein.
Komplexe Szenarien
Halbüberwachtes Lernen ist eine Form des maschinellen Lernens, die Elemente aus überwachtem und unüberwachtem Lernen kombiniert. Dabei wird das Modell mit einer begrenzten Menge gelabelter Daten sowie einer größeren Menge ungelabelter Daten trainiert. Dieser Ansatz zielt darauf ab, die Vorteile von überwachtem Lernen zu nutzen, ohne die Notwendigkeit einer großen Menge gelabelter Daten, was insbesondere in Situationen mit eingeschränkter Datenverfügbarkeit von Vorteil ist. Das Modell versucht, die erworbenen Informationen aus den gelabelten Daten auf die ungelabelten Daten zu verallgemeinern und dadurch die Gesamtleistung zu verbessern.
Optimale Handlungsstrategien
Verstärkendes Lernen ist eine Methode des maschinellen Lernens, bei der ein Agent in einer bestimmten Umgebung agiert und durch positive oder negative Rückmeldungen in Form von Belohnungen oder Strafen lernt. Das Ziel besteht darin, optimale Handlungsstrategien zu erlernen, um im Laufe der Zeit die kumulierte Belohnung zu maximieren. Der Agent trifft fortwährend Entscheidungen, passt seine Strategien aufgrund des erzielten Feedbacks an und optimiert so sein Verhalten im Hinblick auf die gewünschten Ziele.
Vorteile
Effizienz-Boost
Methodik
Prädiktive Intelligenz
Datenauswahl
Die Methodik der Datensammlung im maschinellen Lernen beginnt mit der Identifikation und Beschaffung relevanter Datenquellen, um einen Datensatz zu erstellen, der die notwendigen Informationen für das Trainieren des Modells enthält. Nach der Datensammlung folgt die Datenbereinigung und -aufbereitung, bei der fehlende Werte behandelt, inkonsistente Daten bereinigt und eine Standardisierung oder Normalisierung durchgeführt wird, um die Daten für das Modelltraining geeignet zu machen. Anschließend werden die Daten in Trainings-, Validierungs- und Testsets aufgeteilt, wobei das Trainingsset für das Modelltraining verwendet wird, das Validierungsset zur Hyperparameter-Feinabstimmung dient und das Testset die unabhängige Bewertung der Modellleistung ermöglicht.
Modellauswahl
Die Methodik der Modellauswahl im maschinellen Lernen beinhaltet die Auswahl eines geeigneten Algorithmus oder Modells basierend auf den spezifischen Anforderungen des Problems und der Charakteristiken der Daten. Beim Modelltraining werden die Gewichtungen und Parameter des ausgewählten Modells anhand des Trainingsdatensatzes angepasst, wobei iterative Optimierungsprozesse zur Maximierung der Leistung durchgeführt werden. Nach dem Modelltraining erfolgt die Modellbewertung, bei der die Leistung auf einem unabhängigen Testdatensatz bewertet wird, um sicherzustellen, dass das Modell robust ist und auf neue Daten generalisierbar ist.
Anwendungsszenarien
