Machine-Learning Lösungen

Beim Machine-Learning dreht sich alles um Software, die aus Daten „lernen“ kann. Als Unternehmen für ML kann unser Team dabei helfen, verborgene Muster aufzudecken und datengesteuerte Prognosen mithilfe von maschinellen Lerndienstleistungen zu erstellen.

Elinext hat sich in den letzten 7 Jahren intensiv mit maschinellen Lernlösungen beschäftigt. Wir haben bereits eine Reihe erfolgreicher ML-Projekten Bereichen HealthTech, FinTech, Medien und anderen Branchen umgesetzt.

Unsere KI und ML Dienstleistungen

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Unsere Expertise in der Softwareentwicklung für maschinelles Lernen

Unsere Expertise im Bereich ML umfasst:

Datensatzanalyse

Bilderkennung

Textzuordnung

Texterkennung

Medienanalyse

Datensatzanalyse

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ML kann auf beliebige Datenmengen angewendet werden. Beliebte Datenanalyselösungen umfassen automatische Textanalyse und Übersetzungen, medizinische Diagnostik, Börsenanalyse, Bilderkennung, Produktempfehlungssysteme, Betrugserkennung usw. ML kann Abhängigkeiten zwischen Variablen modellieren oder Tendenzen in Variablen jeder Größenordnung aufdecken.

Bilderkennung

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Sie können uns die Entwicklung von Machine-Learning-Lösungen wie Bildklassifizierung, Bildlokalisierung, Objekterkennung oder Bildsegmentierung übertragen. Wenn Sie einen Datensatz mit Bildern von Objekten aus verschiedenen Klassen haben, können wir ein Modell trainieren, das diese auch erkennt.

Textzuordnung

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Das ML Modell kann mit einem Datensatz von Textstücken trainiert werden, die mit Kategorien gekennzeichnet sind. Zum Beispiel Textbeschreibungen von Produkten. Nach dem Training gleicht das System Texte mit ihrer nächsten Kategorie ab.

Texterkennung

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ML kann bei der automatischen Extraktion von Wörtern und Entitäten aus Texten helfen. Sie können Dokumente im MS Word-, PDF- oder Bildformat haben. ML-Techniken können sie verarbeiten und Informationen finden, die für Sie wichtig sind.

Medienanalyse

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Reagieren die Leute in ihren Tweets positiv oder negativ auf Ihr Produkt? Können die Nachrichten nach ihrem Inhalt in mehrere Gruppen eingeteilt werden? Gibt es einen Zusammenhang zwischen den Erwähnungen verschiedener Themen in den Nachrichten? Mithilfe von ML können wir Ihnen dabei helfen, Trends in Nachrichten und sozialen Medien aufzudecken – und effektive Stimmungsanalyse-Tools zu entwickeln.

Unsere Machine-Learning Entwicklungslösungen

Elinext ist bereit, ML-Lösungen von Grund auf neu zu entwickeln. Hier ist der Umfang unserer verfügbaren Leistungen für maschinelles Lernen:

Machine - Learning Softwareentwicklung

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Vorbereitung der technischen Spezifikationen

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Beratung

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Statistische Analyse

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Machine - Learning Softwareentwicklung

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Die Entwicklung und Bereitstellung von ML-Modellen ist unsere Hauptdienstleistung im Rahmen von ML. Sehr oft benötigt ein Kunde eine ML-Lösung für seine Website. Elinext-Webentwickler erstellen eine Website, ML-Ingenieure entwickeln Modelle und wir integrieren Modelle in die Website. Alle Spezialisten arbeiten für Ihr Projekt als ein Team, damit Sie sicher sein können, dass es keine Widersprüche in den Technologien gibt und spätere Anpassungen nicht erforderlich sind.

Vorbereitung der technischen Spezifikationen

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Die Kunden sprechen uns mit unterschiedlichem Wissensstand über ihre Produkte an. Unsere Business-Analysten und ML-Ingenieure helfen bei der Erstellung detaillierter Produktspezifikationen. Technische Anforderungen für ML-Modelle werden mit ML-Ingenieuren besprochen und vorbereitet, die vom ersten Tag bis zum Ende des Projekts aktiv an der Produktentwicklung teilnehmen. Sie können sicher sein, dass es zwischen der Spezifikationserstellung und der Produktentwicklungsphasen keinen Informationsverlust gibt.

Beratung

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Es passiert oft genug, dass ein Kunde anfangs nur ein hochrangiges Ziel seines Produkts hat. Wir helfen unsere Kunden gerne, indem wir eine Liste von Produktfunktionen vorschlagen, die wir anhand vorhandener Daten entwickeln können.

Statistische Analyse

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Unsere Spezialisten analysieren einen bestimmten Datensatz, testen Hypothesen und ziehen Schlussfolgerungen mithilfe statistischer Modelle. Wir empfehlen Ihnen, mit Querschnitts-, Zeitreihen- und Paneldaten zu arbeiten.

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Branchen, für die wir
ML Software entwickeln

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Gesundheitswesen

Mehr

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Finanzen & Banken

Mehr

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E-commerce

Mehr

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Versicherung

Mehr

Gesundheitswesen

Elinext verfügt über umfassendes Know-How in der Entwicklung von ML- Anwendungen und Weblösungen für das Gesundheitswesen. ML-Lösungen können verwendet werden, um Krankheiten und Gesundheitsrisiken vorherzusagen und den Krankheitsverlauf zu modellieren. Sie werden auch häufig von Ärzten für die Bildanalyse verwendet.

Finanzen & Banken

Elinext hat Erfahrung in der Entwicklung und Implementierung von Analysetools für Finanzmärkte, z. B. CAPM Applikation, Zinskurvenmodellierung. Wir können Ihnen sowohl bei der Erstellung von Softwaretools für Finanzanalysten als auch bei der Marktanalyse selbst helfen (mit einer Kombination aus Finanztheorie und ML-Techniken wie künstlichen neuronalen Netzen).

E-commerce

Elinext kann Ihnen helfen, eine E-Commerce-Website mit ML-Technologien zu erstellen. ML-Anwendungen werden im E-Commerce häufig für die Bestandsverwaltung, Empfehlungsmaschinen, die Personalisierung von Kundenangeboten, die Automatisierung manueller Prozesse verwendet.

Versicherung

Machine - Learning kann von Versicherungsunternehmen zur Betrugserkennung, datengesteuerten Verwaltung, zum Aufbau von Empfehlungstools und Assistenten für Kunden sowie zum Festlegen von Annahmen und Automatisieren von Analyseaktivitäten wie Risikoanalysen, und Preismodellen verwendet werden.

Wie kann man von
ML Lösungen profitieren?

Wenn Sie viele von Menschen erstellte Texte verarbeiten müssen, benötigen Sie Tools zur Verarbeitung natürlicher Sprache. Wenn Sie Objekte in Bildern oder Videos erkennen müssen, benötigen Sie Computer Vision. Es gibt fast keine Nische, in der ML nicht hilfreich sein könnte. Hier sind die wichtigsten Vorteile von ML:

Datengesteuerte
Geschäftsentscheidungen

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ML hilft Unternehmen dabei, Entscheidungen schneller und mithilfe von automatisierten Analysen in Echtzeit zu treffen, die frei von menschlichen Fehlern sind.

Erhöhte Effizienz

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ML kann eine enorme Datenmenge verarbeiten. Wenn Ihr Unternehmen große Datenmengen verwendet, ist ML viel effizienter als herkömmliche Datenanalysen.

Sicherheit

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Mit ML können Sie die Sicherheit Ihres Unternehmens verbessern. ML-Algorithmen helfen dabei, die Cybersicherheit von Unternehmen zu überprüfen und Sicherheitslücken aufzuzeigen.

Technologien, die wir verwenden

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Frameworks und Bibliotheken - Tensorflow, SpaCy, Gensim, FastText, Statsmodels, Scikit-learn, OpenCV, Numpy, Pandas, SciPy, transformers, TadGAN

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ML als Microservice - Die ML-Lösung kann in einen Docker-Container mit REST-API gepackt werden, die mit Flask- oder FastAPI-Frameworks erstellt wurde

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Cloud-Computing-
Plattformen - Amazon Web Services (AWS). Training und Bereitstellung von ML-Modellen mit AWS Sagemaker, bietet Vorverarbeitung und Modelltraining mit Apache Spark

Typen von ML-Modellen:

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Multilayer-Perzeptrontyp (MLP)

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Rekurrentes neuronales Netz (RNN, LSTM usw.)

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Gefaltetes Neuronales Netzwerk (GNN)

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Transformers (BERT usw.)

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Generative Adversarial Networks (GAN, zu deutsch etwa erzeugende gegnerische Netzwerke)

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Spezielle und zusammengesetzte Modellarchitekturen (YOLO, Mask R-CNN usw.)

Statistische Modelle:

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Ordinary Least Squares (OLS)

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Maximum Likelihood (ML)

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Verallgemeinerte lineare Modelle (VLM)

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Generalisierte Momentenmethode (GMM)

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Zeitreihenanalyse (ARIMA, ARCH/GARCH, Schwellenwertmodell)

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Gepoolte OLS, Modelle mit festen und zufälligen Effekten, erste Unterschiede

Fallstudien

WIR HABEN BEREITS ZAHLREICHE ML-PROJEKTE IN HEALTHTECH, FINTECH, MEDIEN UND ANDEREN BRANCHEN ERFOLGREICH GELIEFERT. FINDEN SIE MEHR INFORMATIONEN IN UNSEREN FALLSTUDIEN.

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Entwicklung eines Echtzeit-Überwachungssystems für Fruchtbarkeitslabore: Sensoren und Bridge-Hardware mit BLE und Wi-Fi, Webanwendung zur Datenanalyse, erfolgreicher MVP-Release, zufriedene Kunden.

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Mobile Anwendung zur Überwachung von Gehirndaten mit BLE-Gerät

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Medizinisches Diagnosesystem für europäische psychiatrische Kliniken

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