Hauptkomponentenanalyse für das Investitionsmanagement

Einführung neuer KI/ML-Tools für überlegene Portfoliomodellierung

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DataArt ist ein vertrauenswürdiger Technologiepartner, der Sie beim Aufbau effizienter, automatisierter und hochpräziser Systeme mit moderner KI-Technologie unterstützen kann.

Was wir tun

Prädiktive und Empfehlungssysteme

Automatisieren Sie die Entscheidungsroutine und prognostizieren Sie Ereignisse mit probabilistischer Analyse und Benutzerpersonalisierung

Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

Erweiterte Text-, Sprach- und kognitive Analytik. Strukturierte und unstrukturierte Daten. Chatbots

Computer Vision

Visuelle Klassifizierung der Objektbeschaffenheit, Bilderkennung und Echtzeit-Videoverarbeitung

Data Mining und Analytik

Erweiterte Datenanalyse, Clustering, Mustererkennung, statistische Analyse und Datenvisualisierung

Warum Sie mit uns arbeiten sollten

Die Projektmethodik für Künstliche Intelligenz und Data Science unterscheidet sich deutlich von der traditionellen Forschung für Softwareentwicklungsprojekte.

Sie verlangt von Unternehmen, dass sie:

  • Neue Data-Science- und KI-Fähigkeiten entwickeln (z. B. NLP, Computer Vision, maschinelles Lernen, Deep Learning usw.)
  • Eine neue Infrastruktur für die Bereitstellung von Big Data und Modellen aufbauen (oft cloudbasiert)
  • Eine neue Kultur der Zusammenarbeit zwischen dem Unternehmen und den Datenwissenschaftlern einführen

DataArt kann dabei helfen KI-Fähigkeiten aufzubauen oder Daten- und Analyselücken für Unternehmen zu schließen, die intern nicht über das entsprechende Fachwissen verfügen oder keine neuen Talente einstellen wollen, bis die Vorteile von KI bewiesen sind.

DataArt konzentriert sich nicht nur auf die Forschung, sondern auch auf die Lieferung von End-to-End-Lösungen, vom Lösungsdesign bis zum Einsatz des ML-Modells und der Integration in die bestehende oder neu entwickelte Kundenumgebung.

Unser Ansatz

Business-Verständnis

Daten erfassen und verstehen

  • Datenpipeline aufbauen
  • Umgebung einrichten
  • Daten aufbereiten, erkunden & bereinigen

Modellieren

  • Funktionsentwicklung
  • Modelltraining
  • Modellauswertung

Einsetzen

  • Scoring
  • Leistung
  • Überwachung
  • Unterstützung

Wie wir arbeiten

Unser Hauptziel ist es, unseren Kunden wertvolle und kostengünstige Lösungen zu liefern. Deshalb haben wir einen Ansatz für F&E-Projekte entwickelt, der es uns ermöglicht, den Fortschritt in jeder Phase zu sehen und Lösungen schrittweise zu liefern, so dass die Kunden entscheiden können, ob sich zusätzliche Anstrengungen lohnen oder ein Richtungswechsel erforderlich ist.

Phase 1.1: 2–4 Wochen

Durchführbarkeitsstudie

  • Recherchieren geeigneter Datensätze in Bezug auf Datenvoen und Feldmenge; Erstellen von ETL
  • Testen verschiedener ML-Modelle, Algorithmen, Bibliotheken
Phase 1.2: 1–3 Monate

Entwicklung von PoC

  • Auswahl des am besten geeigneten Datensatzes, Modells und der Modellparater
  • ML-Modell für eine Simulation mit Pten vorbereiten
  • Einen geeigneten Integrationsansatz erarbeiten
Phase 2: Dauer ist projektabhängig

Live schalten

  • Vorbereiten und Integrieren eines produktionsreifen ML-Modells
  • Modell mit neuen Produktionsdateten und Parametern optimieren und verbessern
  • Verbessertes Modell-Rollout
Phase 3

Unterstützung

  • Support und kleinere Erweiterungen
  • Überwachung der Effektivität

Technologie

DataArt-Ingenieure arbeiten mit den gängigsten modernen Technologien, darunter erstklassige Cloud-basierte MLaaS-Lösungen und klassische oder Deep-Learning-Open-Source-Bibliotheken.

Unsere Partner

MASSGESCHNEIDERTE LÖSUNGEN AUF BASIS DER AUF DEM MARKT VERFÜGBAREN BIBLIOTHEKEN UND TECHNOLOGIEN

tensor
keras
IBM pyTorch
scikit
numPy
image
YoLo
spaCy
spark
python
R
docker

Die Macht der Daten

Unsere Einblicke in moderne Daten- und Analyseverfahren und in die Nutzung von maschinellem Lernen und Data Science.

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Schau dich gerne um und finde heraus, wie wir deine Unternehmensziele unterstützen können.
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