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Maschinenlernen

Maschinenlernen ist heute ein heißes Thema und unsere ständige Forschung und Weiterbildung in diesem Bereich ermöglichen es uns, anspruchsvolle Herausforderungen von selbstlernenden Systemen zu entwickeln.

Die Automatisierung von Geschäftsprozessen mithilfe intelligenter Systeme ist für die Maximierung der Geschäftseffizienz von entscheidender Bedeutung. Dies ist wichtig, um in der sich ständig weiterentwickelnden Wirtschaftwettbewerbsfähig zu bleiben. Als wesentlicher Bestandteil dieser Bemühungen ist Maschinenlernen zu einem unverzichtbaren Bestandteil bei der Steigerung des Nutzens eines Produkts oder eines Services geworden. Durch die Verwendung statistischer Modelle und Algorithmen für die Vorhersage und Klassifizierung von Daten werden die Grenzen möglicher Lösungen weit über die klassische Computerprogrammierung hinaus in die Arena der künstlichen Intelligenz (KI) verschoben.

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen haben die Arbeitsweise von Unternehmen bereits verändert. Die Mehrheit der Unternehmen behauptet, die Technologie in wichtigen Prozessen wie Marketing und Vertrieb, Supply Chain Management, Kundensupport und Cybersicherheit implementiert zu haben.


Was ist vor der Implementierung des maschinellen Lernens zu beachten?

How can business grow through machine learning technology?

  • Geschäftsprozessautomatisierung
  • Modernste Datenanalyse
  • Echtzeit-Intelligenz
  • Identifikation von Engpässen
  • Erweiterte Datenklassifizierung
  • Umwandlung von Daten in Wissen und umsetzbare Intelligenz
  • Einfache Erkennung von Spam/Betrug/Ereignissen

Unser Ansatz für KI/ML-Projekte

  • Sammlung, Verarbeitung und Analyse von Daten, die für maschinelle Lernprozesse erforderlich sind
  • Entwicklung und Evaluation von Modellen und Lernverfahren für eine konkrete Aufgabenstellung
  • Testen relevanter öffentlicher und privater Benchmark-Datensätze
  • Erstellung einer App rund um unsere Modelle und Proof of Concept
  • Produktionsbereitstellung und Leistungsüberwachung

machine learning process

What's in it for you?

Abhängig von Ihren geschäftlichen Anforderungen können Sie zwischen verschiedenen Kooperationsmodellen wählen.

Case studies

Reifenerkennung trifft auf ML

Unser Kunde ist ein riesiger Reifengroßhandel und ein Vertriebszentrum, ein B2B-Unternehmen, das Geschäfte mit vielen kleineren Geschäften hat, die dessen Reifen kaufen und weiterverkaufen. Finden Sie heraus, wie wir mithilfe von maschinellem Lernen und Computer Vision ihr Geschäftswachstum unterstützt haben.

Fallstudie lesen

RedAI

Die RedAI-App ist eine Softwarelösung mit künstlicher Intelligenz, die es FMCG/CPG-Unternehmen im Einzelhandel und HoReCa ermöglicht, ihre eigenen SKUs (Produkte) und die ihrer Mitbewerber mit einer Reihe von Fotos zu erkennen, zu klassifizieren und zu kontrollieren, die von einem mobilen Gerät oder Tablet aufgenommen wurden.

Diese Anwendung bietet eine vollständige Automatisierung des Ausführungsprozesses im Geschäft. Es generiert Echtzeitergebnisse und liefert vollständige Berichte. Der Hauptzweck von RedAI ist die visuelle Wahrnehmung und Markenerkennung.

There are many reasons why companies integrate machine learning into their fundamental activities. Enhancing consumer segmentation and targeting and eventually raising a company's revenue, growth, and market position are just some of them.

In diesem Dokument erfahren Sie mehr über die gängigsten Methoden des maschinellen Lernens und deren Anwendung in verschiedenen Branchen.

Arbeiten wir zusammen

Das Projekt wurde von der Europäischen Union aus dem Europäischen Fonds für regionale Entwicklung kofinanziert. Für den Inhalt der Website ist allein Serengeti ltd verantwortlich.
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