Das Formular wurde erfolgreich abgeschickt.
Weitere Informationen finden Sie in Ihrem Briefkasten.
DatenKIAnwendungsfälleErfolgsgeschichtenWährend andere mit KI-Versprechen werben, setzen wir sie einsatzbereit um. Innowise analysiert Daten, lehrt Maschinen zu denken, zu sehen und Anomalien zu erkennen und integriert unkontrollierte Systeme in Ihre Unternehmenssysteme. Sie profitieren von reibungsloseren Prozessen und geringeren Kosten.
Während andere mit KI-Versprechen werben, setzen wir sie einsatzbereit um. Innowise analysiert Daten, lehrt Maschinen zu denken, zu sehen und Anomalien zu erkennen und integriert unkontrollierte Systeme in Ihre Unternehmenssysteme. Sie profitieren von reibungsloseren Prozessen und geringeren Kosten.
Maschinelles Lernen bringt Intelligenz in Ihre Schlüsselprozesse, und genau dort beginnt die Auswirkung auf das Geschäft.
25%
ML-basierte Analysen helfen, Nachfrage und Verbrauch genauer vorherzusagen.
10x
LLM gewährleistet eine automatische Klassifizierung, Datenextraktion und Vertragssummierung.
35%
Computer-Vision-Tools verbessern die visuelle Kontrolle und Sortierung der Produktion.
60%
ML-Modelle ermöglichen die sofortige Erkennung von Anomalien bei Transaktionen und Gerätebetrieb.
20%
Prognosemodelle helfen dabei, das Abwanderungsrisiko frühzeitig zu erkennen und personalisierte Angebote zu erstellen.
bis zu 80%
Ihre Mitarbeiter müssen sich nicht mehr um die manuelle Dateneingabe, die Ticketklassifizierung und andere Routineaufgaben kümmern.
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.
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.
Für textintensive Arbeitsabläufe klassifizieren unsere NLP-Lösungen Text, erkennen Stimmungen, analysieren Dokumente und versorgen Chatbots, um schnell Erkenntnisse zu gewinnen.
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.
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.
Erzielen Sie mehr Umsatz mit Echtzeit-Preisen. Unsere Preisoptimierungs-Engines nutzen Live-Nachfrage, Wettbewerb und Verhalten, um Margen und Entscheidungsfindung zu verbessern.
Reduzieren Sie wochenlange manuelle Arbeit auf wenige Stunden. Unterstützt durch ML werden Verträge, Rechnungen und andere Dokumente viel schneller und fehlerfrei verarbeitet.
Wir kombinieren alle wesentlichen Elemente für datengestützte Lösungen: ML-Modelle, Dashboards, automatische Empfehlungen und mehr, um Entscheidungen auf Führungsebene zu unterstützen.
Zertifiziert, dass wir ML-Trainingsdaten, -Modelle und -Pipelines vor unbefugtem Zugriff schützen.
Zertifiziert, dass unser Qualitätsmanagement die Reproduzierbarkeit und Versionskontrolle bei ML-Entwicklungslösungen gewährleistet.
Unsere ML-Systeme sind so konzipiert, dass sie die SOC 2-Kriterien für Sicherheit, Verfügbarkeit und Vertraulichkeit erfüllen.
Im Anschluss daran regeln wir den ML-Lebenszyklus durch eine formelle Risikobewertung und kontinuierliche Überwachung.
Wir halten uns daran, indem wir die rechtmäßige Datenerfassung, die Erklärbarkeit und das Recht auf Löschung für ML-gesteuerte Entscheidungen sicherstellen.
Wir befolgen die für das Vereinigte Königreich geltenden Anforderungen an Transparenz und rechtmäßige Verarbeitung bei der Entwicklung von ML.
Wir setzen Schutzmaßnahmen ein, um sicherzustellen, dass die ML-Systeme die Vertraulichkeit und Integrität von Gesundheitsdaten schützen.
Wir isolieren ML-Umgebungen und erzwingen die Verschlüsselung aller Systeme, die Zahlungskartendaten verarbeiten.
Dies hilft uns, KI-spezifische Risiken über den gesamten ML-Lebenszyklus hinweg systematisch zu identifizieren und zu steuern.
Wir klassifizieren ML-Systeme nach Risikostufen und dokumentieren Konformitätsbewertungen.
Dies leitet unsere Integration des KI-spezifischen Risikomanagements in die Entwicklungsprozesse.
Wir halten uns an die Governance-Grundsätze, um die Verantwortlichkeit für die Entscheidungen des ML-Systems festzulegen.
Innowise Daten- und KI-Hub vereint über 300 führende Experten im Bereich maschinelle Intelligenz, die produktionsreife KI entwickeln – für jede Herausforderung. Mit über 200 KI-gestützten Projekten im Rücken baut unser Softwareentwicklungsunternehmen für maschinelles Lernen intelligente Systeme, die auf Ihre Anwendungsfälle und Infrastruktur zugeschnitten sind und Ihnen so echte Ergebnisse liefern.
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.
Wir übersetzen Ihre Geschäftsprobleme in ML-Ziele und unterteilen sie in strukturierte Aufgaben, um eine Roadmap für Modelle zu erstellen, die einen Mehrwert bieten.
Bevor ein Modell zum Einsatz kommt, bereiten wir die Daten auf: Wir bereinigen, strukturieren und organisieren sie in einem Format, aus dem eine Maschine lernen kann.
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.
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.
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.
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.
Wir stimmen ML mit Compliance, Governance und Infrastruktur ab, so dass es natürlich passt.
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 einer wünschenswerten Zusatzfunktion zu einem unverzichtbaren Bestandteil der Geschäftsprozesse entwickelt. Der Fokus liegt nun weniger auf der Entwicklung von Modellen, die im Labor „gut aussehen“, sondern vielmehr auf der Schaffung von Systemen, die wie lebende Organismen lernen und reagieren können, um in ihrer jeweiligen Umgebung reale Leistung zu erbringen und so messbare Ergebnisse zu erzielen.
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.
