Entwicklungsdienste für maschinelles Lernen

Während andere das Versprechen der KI verkaufen, implementieren wir sie, bereit zum Kampf. Innowise gräbt in Daten, lehrt Maschinen zu denken, zu sehen und Anomalien zu erkennen und bändigt LLMs in Ihren Unternehmenssystemen. Sie profitieren von reibungsloseren Prozessen und geringeren Kosten.

300+

Experten für KI und Big Data

100+

abgeschlossene Projekte zum maschinellen Lernen

85%+

erfahrene Entwickler

Während andere das Versprechen der KI verkaufen, implementieren wir sie, bereit zum Kampf. Innowise gräbt in Daten, lehrt Maschinen zu denken, zu sehen und Anomalien zu erkennen und bändigt LLMs in Ihren Unternehmenssystemen. Sie profitieren von reibungsloseren Prozessen und geringeren Kosten.

300+

Experten für KI und Big Data

100+

abgeschlossene Projekte zum maschinellen Lernen

85%+

erfahrene Entwickler

Wert
Leistungen
Lösungen
Branchen
Compliance
Vorgehen
Tech-Stack

Transformieren Sie Ihr Unternehmen mit professionellen ML-Entwicklungsdiensten

Maschinelles Lernen bringt Intelligenz in Ihre Schlüsselprozesse, und genau dort beginnt die Auswirkung auf das Geschäft.

25%

Verbesserung der logistischen Effizienz

ML-basierte Analysen helfen, Nachfrage und Verbrauch genauer vorherzusagen.

10x

schnellere Dokumentenverarbeitung

LLM gewährleistet eine automatische Klassifizierung, Datenextraktion und Vertragssummierung.

35%

Reduzierung der QA-Kosten

Computer-Vision-Tools verbessern die visuelle Kontrolle und Sortierung der Produktion.

60%

weniger betrugs- und ausfallbedingte Verluste

ML-Modelle ermöglichen die sofortige Erkennung von Anomalien bei Transaktionen und Gerätebetrieb.

20%

Erhöhung des LTV der Kunden

Prognosemodelle helfen dabei, das Abwanderungsrisiko frühzeitig zu erkennen und personalisierte Angebote zu erstellen.

bis zu 80%

Optimierung von Routineaufgaben

Ihre Mitarbeiter müssen sich nicht mehr um die manuelle Dateneingabe, die Ticketklassifizierung und andere Routineaufgaben kümmern.

Hays logo.Spar logo. Tietoevry logo. BS2 logo. Digital science logo. CBQK.QA logo. Topcon logo.NTT Data logo. Familux Resorts logo. LAPRAAC logo.
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ML-Lösungen, die wir entwickeln

Sie erhalten intelligente Assistenten, die in der Lage sind, in mehreren Schritten zu denken und Aufgaben automatisch auszuführen, um die manuelle Arbeit zu reduzieren und Entscheidungszyklen zu verkürzen.

Prädiktive Analysen und Prognosen

Mit den von Innowise entwickelten Modellen für Bedarfsvorhersage, Risikomodellierung, Trendanalyse und Szenarioplanung sehen Sie, was auf Sie zukommt, und erleben weniger Kostenüberraschungen.

Wir trainieren Maschinen, um die Welt zu sehen und zu verstehen, weit über die Gesichtserkennung hinaus. Unsere Modelle werden in der Qualitätskontrolle, der Sicherheit, der medizinischen Bildanalyse und vielem mehr eingesetzt.

Natürliche Sprachverarbeitung

Für textintensive Arbeitsabläufe klassifizieren unsere NLP-Lösungen Text, erkennen Stimmungen, analysieren Dokumente und versorgen Chatbots, um schnell Erkenntnisse zu gewinnen.

Empfehlungssysteme

Unsere Lösungen lernen das Nutzerverhalten und bieten relevante, bewertete Inhalte oder Produkte an. Die Nutzer merken es vielleicht nicht einmal, aber sie kommen immer wieder und bauen eine langfristige Loyalität auf.

Erkennung von Betrug und Anomalien

Die “Nadel im Heuhaufen” in Echtzeit zu finden, ist mit ML möglich. Innowise-Systeme überwachen Transaktions- und IoT-Daten rund um die Uhr und lösen bei Anomalien Warnungen aus.

Dynamische Preisgestaltungssysteme

Erzielen Sie mehr Umsatz mit Echtzeit-Preisen. Unsere Preisoptimierungs-Engines nutzen Live-Nachfrage, Wettbewerb und Verhalten, um Margen und Entscheidungsfindung zu verbessern.

Intelligente Dokumentenverarbeitung

Reduzieren Sie wochenlange manuelle Arbeit auf wenige Stunden. Unterstützt durch ML werden Verträge, Rechnungen und andere Dokumente viel schneller und fehlerfrei verarbeitet.

Plattformen zur Entscheidungsfindung

Wir kombinieren alle wesentlichen Elemente für datengestützte Lösungen: ML-Modelle, Dashboards, automatische Empfehlungen und mehr, um Entscheidungen auf Führungsebene zu unterstützen.

Ertrinken Sie in unübersichtlichen Daten ohne klare Richtung?

ISO-27001. ISO-9001 AICPA SOC. DSGVO EU ACT HIPAA Compliant. nist ai rmf. data protection act.
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ISO-27001. ISO-9001 AICPA SOC. DSGVO
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Lassen Sie Ihre ML-Algorithmen von Profis warten

Innowise Daten- und KI-Hub vereint mehr als 300 führende Köpfe auf dem Gebiet der maschinellen Intelligenz, die produktionsreife KI entwickeln, unabhängig von der jeweiligen Herausforderung. Unser ML-Softwareentwicklungsunternehmen, das auf mehr als 200 KI-Projekte zurückgreifen kann, entwickelt intelligente Systeme, die auf Ihre Anwendungsfälle und Ihre Infrastruktur zugeschnitten sind, damit Sie echte Gewinne erzielen.

Unser Ansatz zur Entwicklung von maschinellem Lernen

Innowise, ein Softwareentwicklungsunternehmen für maschinelles Lernen, verfolgt einen strukturierten Ansatz bei der Entwicklung von ML-Systemen, indem es Fachwissen in den Bereichen Datenwissenschaft, MLOps und Modellarchitektur kombiniert, um Lösungen zu liefern, die genau, skalierbar, erklärbar und belastbar sind.

Anforderungsanalyse

Wir übersetzen Ihre Geschäftsprobleme in ML-Ziele und unterteilen sie in strukturierte Aufgaben, um eine Roadmap für Modelle zu erstellen, die einen Mehrwert bieten.

Datenvorbereitung

Bevor ein Modell das Licht der Welt erblickt, bereiten wir die Daten auf: Wir bereinigen, strukturieren und organisieren sie in einem Format, aus dem eine Maschine lernen kann.

Feature Engineering

Nachdem die Daten bereinigt und vereinheitlicht wurden, definieren wir die Merkmale für das Training und die Validierung des Modells, um es genau und robust zu machen.

Modellentwicklung

Wir wählen die geeigneten ML-Algorithmen aus, trainieren dann das Modell, stellen seine Parameter ein und validieren seine Leistung, um sicherzustellen, dass es den realen Anforderungen entspricht.

Modellbereitstellung

Sobald das ML-Modell entwickelt ist, setzen wir es in Ihrer Infrastruktur ein. Dies beinhaltet die Erstellung von APIs oder Batch-Prozessen, die Ihre Systeme mit dem Modell integrieren.

Modelloptimierung

Da die Modelle nicht nach einem einzigen Abstimmungszyklus die optimale Leistung erreichen, werden sie von uns weiterhin überwacht, verfeinert und neu trainiert, um die Genauigkeit über einen längeren Zeitraum zu erhalten.

OUR TEAM
Kohäsive ML. Null Unterbrechung

Wir stimmen ML mit Compliance, Governance und Infrastruktur ab, so dass es natürlich passt.

Was unsere Kunden denken

Alle Erfahrungsberichte (54)

Die Zusammenarbeit mit Innowise war genau das, was wir brauchten, um unsere agentische Webplattform zum Leben zu erwecken. Innowise kombinierte starke Blockchain- und KI-Expertise mit ausgezeichneten Integrationsfähigkeiten und brachte wertvolle Verbindungen ein, was sie zu einem zuverlässigen Partner machte.
Sergej Gorowenko
Gründer, HAIA
5.0
Vollständige Bewertung lesen
Siehe Projektdetails
Innowise stellte sicher, dass die Plattform nicht nur funktional, sondern auch hinsichtlich Leistung und Skalierbarkeit optimiert war. Sie produzierten hochwertigen Code, der sauber, effizient und gut dokumentiert war. Außerdem zeichneten sie sich durch proaktive Problemlösung und außergewöhnliche technische Kompetenz aus.
Sormy Curpen
CPO & Mitbegründer, Cohora
5.0
Vollständige Bewertung lesen
Siehe Projektdetails
Das Team von Innowise hat sich schnell in unsere Prozesse integriert und wurde zu einer zuverlässigen Erweiterung unseres internen Teams. Die Spezialisten zeigten hohe Professionalität, Eigenverantwortung und ein klares Verständnis für unsere Geschäftsziele.
Ohad Israeli
VP F&E, Sweetch Health Ltd.
5.0
Vollständige Bewertung lesen
Siehe Projektdetails

Unser Technologiepaket für maschinelles Lernen

  • Programmiersprachen
  • Frameworks für maschinelles Lernen
  • Deep-Learning-Frameworks:
  • LLM und generative KI-Werkzeuge
  • Plattformen für Datentechnik
  • MLOps
  • AWS
  • Microsoft Azure
  • Google Cloud

Programmiersprachen

icon Python icon Scala
icon R
icon         SQL

Frameworks für maschinelles Lernen

iconScikit-learn
iconXGBoost
iconLightGBM
iconCatBoost

Deep-Learning-Frameworks:

iconPyTorch
iconTensorFlow
iconKeras

LLM und generative KI-Werkzeuge

iconHugging Face Transformers
iconLangChain
iconLlamaIndex
iconOpenAI-APIs
iconLlama
iconFalcon
iconMistral

Plattformen für Datentechnik

iconApache Spark
iconHadoop
iconDatabricks
icon Snowflake
iconApache Airflow

MLOps

iconMLflow
iconKubeflow
iconGewichte und Verzerrungen
iconDocker
iconKubernetes
iconGitHub Actions
iconGitLab CI
iconJenkins

AWS

iconAmazon SageMaker
iconAmazon Transcribe
iconAmazon Polly
iconAmazon Comprehend
iconAmazon Rekognition

Microsoft Azure

iconAzure Machine Learning
iconAzure Cognitive Services
iconAzure AI Bot Dienst
iconMicrosoft Gießerei

Google Cloud

iconVertex AI
iconGoogle Conversational AI
iconGoogle Document AI
iconGoogle AI für die Industrie

Programmiersprachen

icon Python icon Scala
iconR
icon        SQL

Frameworks für maschinelles Lernen

iconScikit-learn
iconXGBoost
iconLightGBM
iconCatBoost

Deep-Learning-Frameworks:

iconPyTorch
iconTensorFlow
iconKeras

LLM und generative KI-Werkzeuge

iconHugging Face Transformers
iconLangChain
iconLlamaIndex
iconOpenAI-APIs
iconLlama
iconFalcon
iconMistral

Plattformen für Datentechnik

iconApache Spark
iconHadoop
iconDatabricks
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iconApache Airflow

MLOps

iconMLflow
iconKubeflow
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iconGitLab CI
iconJenkins

AWS

iconAmazon SageMaker
iconAmazon Transcribe
iconAmazon Polly
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iconAmazon Rekognition

Microsoft Azure

iconAzure Machine Learning
iconAzure Cognitive Services
iconAzure AI Bot Dienst
iconMicrosoft Gießerei

Google Cloud

iconVertex AI
iconGoogle Conversational AI
iconGoogle Document AI
iconGoogle AI für die Industrie
Artsiom Kozak

Laut dem PluralSight AI Skills Report berichteten 97% der Unternehmen, die KI-Technologie einsetzen, von einer Steigerung der Produktivität, Servicequalität und Genauigkeit. Maschinelles Lernen hat sich von einem “Nice-to-have” zu einer kritischen Komponente des Geschäftsbetriebs entwickelt. Der Schwerpunkt liegt jetzt weniger auf der Erstellung von Modellen, die im Labor "gut aussehen", sondern auf der Entwicklung von Systemen, die als lebende Organismen lernen und reagieren können, um in den Umgebungen, in denen sie arbeiten, reale Leistungen zu erbringen und messbare Ergebnisse zu erzielen.

Leiter des technischen Fachbereichs KI

FAQ

Die Preise für die Entwicklung von Anwendungen für maschinelles Lernen liegen in der Regel zwischen $40.000 und $200.000. Die Kosten variieren je nach den verwendeten Methoden der Datenvorverarbeitung, der verwendeten Modellarchitektur (Regression, CNN, Transformatormodelle usw.), der gewählten Infrastruktur (Cloud oder vor Ort) und der Komplexität der Integration von maschinellem Lernen in bestehende Systeme.

Der Zeitaufwand variiert, aber im Allgemeinen können einfache Modelle mit sauberen Daten in wenigen Wochen erstellt werden, während reale Projekte ein halbes Jahr oder länger dauern können. Ein Großteil der Zeit wird damit verbracht, unordentliche Daten zu verarbeiten, aussagekräftige Merkmale zu erstellen, Hyperparameter fein abzustimmen und das ML-Modell mehreren Testszenarien zu unterziehen.

Als erfahrenes Entwicklungsunternehmen für maschinelles Lernen analysieren wir zunächst die Daten und suchen nach Ungleichgewichten oder Verzerrungen, die die Modellleistung beeinträchtigen könnten. Wir nehmen eine Feinabstimmung vor, indem wir die Datengewichte anpassen oder adversariales Debiasing anwenden, damit das maschinelle Lernmodell verschiedene Datengruppen gleich behandeln kann. Darüber hinaus verwenden wir Erklärungswerkzeuge wie SHAP, um die Modellvorhersagen zu bewerten und zu verstehen, und überwachen das Modell ständig, um neue Formen von Verzerrungen zu erkennen.

ML ist ein Teilbereich der KI und konzentriert sich auf das Lernen durch Erfahrung (anhand von Daten), indem Trends und Muster ermittelt werden, um die Zukunft vorherzusagen. KI ist ein umfassenderer Satz von Algorithmen, einschließlich regelbasierter Logik, NLP und Robotik. Heute beziehen sich die meisten Unternehmen, die sich auf "KI" beziehen, tatsächlich auf ML.

Wenn Sie Daten produzieren, können Sie maschinelles Lernen einsetzen. Es ermöglicht vorausschauende Wartung in der Fertigung, Risikobewertung in Finanzinstituten und Personalisierung im E-Commerce. Dies sind nur einige Beispiele dafür, wie Sie damit Kosten senken und das Kundenerlebnis verbessern können.

Für traditionelles oder überwachtes maschinelles Lernen benötigen Sie strukturierte, gekennzeichnete Daten, für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) Textdaten, für Bilder unstrukturierte Daten und für Audio entweder unstrukturierte oder gekennzeichnete Daten. Ihre Daten sollten reale Bedingungen widerspiegeln, damit Ihre Modelle keine Verzerrungen oder unzuverlässige Ergebnisse erzeugen.

Beides. Wir beginnen in der Regel mit vortrainierten Modellen und passen sie an Ihre Daten an. Wir reservieren kundenspezifische Entwicklungsdienste für maschinelles Lernen für spezielle Bereiche, in denen Standardmodelle nicht ausreichen.

Modelle werden als APIs verpackt, containerisiert und auf eine Weise bereitgestellt, die potenzielle Fehler ausschließt. Die Integration ist auf Ihre bestehende CI/CD-, Sicherheits- und Überwachungsinfrastruktur abgestimmt.

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    Sie können uns auch kontaktieren
    bis hin zu contact@innowise.com
    Wie geht es weiter?
    1

    Sobald wir Ihre Anfrage erhalten und geprüft haben, melden wir uns bei Ihnen, klären erste Fragen und unterzeichnen bei Bedarf ein NDA, um die Vertraulichkeit zu gewährleisten.

    2

    Nach genauer Prüfung Ihrer Anforderungen, Bedürfnisse und Erwartungen wird unser Team einen Projektvorschlag mit Angaben zu Arbeitsumfang, Teamgröße, Zeitaufwand und Kosten erstellen.

    3

    Wir vereinbaren einen Termin, um das Angebot gemeinsam zu besprechen und alle Details festzulegen.

    4

    Abschließend unterzeichnen wir den Vertrag und starten umgehend mit der Umsetzung Ihres Projekts.

    Weitere Dienstleistungen, die wir abdecken

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