- Automatisieren Sie die Entscheidungsroutine und prognostizieren Sie Ereignisse mit probabilistischer Analyse und Benutzerpersonalisierung
Was wir tun?
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
1
Business-Verständnis
2
Daten erfassen und verstehen
- Datenpipeline aufbauen
- Umgebung einrichten
- Daten aufbereiten, erkunden & bereinigen
3
Modellieren
- Funktionsentwicklung
- Modelltraining
- Modellauswertung
4
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.
1
Durchführbarkeitsstudie
- 2–4 Wochen
- ✓ Recherchieren geeigneter Datensätze in Bezug auf Datenvolumen und Feldmenge; Erstellen von ETL
- ✓ Testen verschiedener ML-Modelle, Algorithmen, Bibliotheken
2
Entwicklung von PoC
- 1–3 Monate
- ✓ Auswahl des am besten geeigneten Datensatzes, Modells und der Modellparameter
- ✓ ML-Modell für eine Simulation mit Produktionsdaten vorbereiten
- ✓ Einen geeigneten Integrationsansatz erarbeiten
3
Live schalten
- Dauer ist projektabhängig
- ✓ Vorbereiten und Integrieren eines produktionsreifen ML-Modells
- ✓ Modell mit neuen Produktionsdaten, Gewichten und Parametern optimieren und verbessern
- ✓ Verbessertes Modell-Rollout
4
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
Kontaktieren Sie uns
Bitte geben Sie Ihre Kontaktdaten an, und wir werden uns umgehend mit Ihnen in Verbindung setzen.
