Laat uw contactgegevens achter, dan sturen we u onze whitepaper per e-mail toe.
Ik geef toestemming voor het verwerken van mijn persoonlijke gegevens om gepersonaliseerd marketingmateriaal te sturen in overeenstemming met de Privacybeleid. Door de inzending te bevestigen, gaat u akkoord met het ontvangen van marketingmateriaal
Bedankt.

Het formulier is succesvol verzonden.
Meer informatie vindt u in uw mailbox.

Innowise is een internationaal full-cycle softwareontwikkelingsbedrijf bedrijf opgericht in 2007. Wij zijn een team van 1600+ IT professionals die software ontwikkelen voor andere professionals wereldwijd.
Over ons
Innowise is een internationaal full-cycle softwareontwikkelingsbedrijf bedrijf opgericht in 2007. Wij zijn een team van 1600+ IT professionals die software ontwikkelen voor andere professionals wereldwijd.

Oplossingen voor machine learning


Innowise maakt gebruik van diepgaande expertise in machine learning om geavanceerd software oplossingen te creëren die processen automatiseren, operationele kosten verlagen en nieuwe probleemoplossende mogelijkheden blootleggen. Onze R&D specialisten met brede kennis van verschillende bedrijfsdomeinen en ML technologieën helpen onze klanten bij het verkrijgen van waardevolle inzichten over de markt en het verhogen van de algehele effectiviteit van bedrijfsprocessen.

Verbeter uw bedrijf met geavanceerde oplossingen voor machinaal leren

La partnership con Microsoft ci contraddistingue come un collaboratore di fiducia per le aziende che cercano di sfruttare l'intelligenza artificiale per i loro sforzi di trasformazione digitale.

Via onze samenwerking kunnen we onze klanten robuuste AI-oplossingen en -hulpmiddelen bieden, die van cruciaal belang zijn voor het creëren van slimmere applicaties en het effectief beheren van gegevens. De erkenning van Microsoft positioneert ons ook als een betrouwbare partner die aan specifieke klanteisen kan voldoen.

Onze diensten voor machine learning

Machine learning
De oplossing vanaf nul ontwikkelen is de juiste zet als er behoefte is aan een ML-algoritme met specifieke functionaliteit. Dergelijke systemen beantwoorden perfect aan de behoeften en doelstellingen van de gebruikers.
Diep leren
Geïnspireerd door levende wezens die informatie verwerken, leveren diep leren-algoritmen waardevolle voordelen op voor een groot aantal gebieden, van automatische vertaling en computervisie tot bio-informatica en het ontwerpen van geneesmiddelen.
Met behulp van een combinatie van geavanceerde analysetechnieken en geavanceerde technologieën zoals machine learning halen datawetenschappers inzichten uit grote hoeveelheden gegevens. Dit helpt bedrijven bij strategische planning, werkstroomoptimalisatie, analyse van klantgedrag en datagestuurde besluitvorming.
ML-algoritmen die beelden kunnen herkennen en getoonde objecten kunnen onderscheiden, kunnen de efficiëntie van een hele reeks processen verhogen, van het sorteren, taggen en categoriseren van foto's tot het versterken en automatiseren van de beveiliging met behulp van CCTV.
Spraakherkenning
Met behulp van machine learning kunnen producten menselijke spraak herkennen en begrijpen, waardoor de gebruikerservaring levendiger en effectiever wordt voor een bedrijf.
Optimalisering van het algoritme
Machine learning-algoritmen optimaliseren betekent hun nauwkeurigheidsniveau verfijnen. Ontwikkelaars kunnen de efficiëntie van ML-algoritmen aanzienlijk verhogen door hyperparameters te verbeteren of door via opleiding de beste modelvariabelen te bereiken.
Voorspellende analyses
Oplossingen voor voorspellende analyse analyseren historische gegevens om deze te benutten bij het identificeren van risico's en kansen en het bouwen van voorspellende modellen. Door hiervoor machine learning te gebruiken, kunnen bedrijven waardevolle inzichten krijgen in prestaties en risico's, wat datagestuurde besluitvorming vergemakkelijkt.
Sentimentanalyse en NLP
Dankzij machine learning en natuurlijke taalverwerking (NLP) kunnen bedrijven processen zoals de analyse van sociale media of het navigeren van de klant naar het doel automatiseren, waardoor de algemene efficiëntie van verkoop- en marketingactiviteiten toeneemt.
Ontwikkeling van neurale netwerken
Met behulp van neurale netwerksystemen kunnen bedrijven patronen opsporen die door traditionele analyses niet worden herkend. Dit levert waardevolle inzichten op over de markt, de gedragspatronen van klanten en hoe daarvan kan worden geprofiteerd.
Optische karakterherkenning
Op ML gebaseerde OCR-oplossingen verhogen de doeltreffendheid van documentatiebeheerprocessen, zorgen ervoor dat ze geen fouten bevatten en kunnen zelfs worden toegepast voor beveiligingsdoeleinden om te voorkomen dat vertrouwelijke gegevens uitlekken.

Machine learning oplossingen die we bouwen

Machine learning-algoritmen kunnen worden aangepast om tal van bedrijfsprocessen te automatiseren en te stroomlijnen. Door routinehandelingen te automatiseren komt er tijd vrij voor uitdagende taken die extra zorg vereisen.

Voorspellend onderhoud

Door gebruik te maken van voorspellende analyses, audiovisueel begrip en andere machine learning technieken, zal Innowise de financiële verliezen van uw bedrijf beperken door vooraf informatie te verstrekken over het benodigde onderhoud aan gereedschappen en machines.

Opsporing van fraude

Om fraude op te sporen en te voorkomen, leert Innowise machine learning oplossingen op specifieke datasets die de algoritmen aanleren om de acties van gebruikers volgens bepaalde regels te controleren of specifieke anomalieën op te sporen wanneer zich een fraudegeval voordoet.

Voorspelling van de vraag

Innowise maakt gebruik van de kracht van machine learning om retrospectieve en real-time marktgegevensanalyses uit te voeren die seizoensgebonden trends in de vraag blootleggen, wat leidt tot nauwkeurigere verkoopvoorspellingen.

Dynamische prijsstelling

Innowise implementeert machine learning modellen om marktgegevens te analyseren over de vraag naar bepaalde producten waardoor bedrijven hun prijzen automatisch kunnen aanpassen aan de actuele vraag en efficiënter kunnen verkopen.

Real-time chatbot ontwikkeling

Onze specialisten in machinaal leren zullen de klantervaring verbeteren met een chatbot die menselijke conversatie simuleert door diep leren en natuurlijke taalverwerking te implementeren, spraakherkenning (tekst-naar-spraak/spraak-naar-tekst) en andere ML tools.

Ontwikkeling van virtuele assistenten

Door een virtuele assistent te bouwen, creëren we een speciale band tussen uw producten en gebruikers met behulp van audiovisueel begrip, diep leren en natuurlijke taalverwerking. Bovendien kan een virtuele assistent een drijvende kracht worden achter het creëren van een productecosysteem.

Analyse van klantgedrag

Door algoritmen voor machinaal leren te trainen om het gedrag van klanten te begrijpen, geeft Innowise bedrijven essentiële inzichten in hun klanten, waardoor ze klantsegmentatie kunnen uitvoeren, klantchurn kunnen modelleren en het percentage daarvan kunnen verlagen, enz.

Slimme aanbevelingssystemen

Met oplossingen voor diep leren en marketingautomatisering kan uw bedrijf gebruikers met meer precisie allerlei middelen aanbieden, waardoor de gebruikerstevredenheid toeneemt en het aantal opzeggingen afneemt.

Overweegt u oplossingen voor machinaal leren te implementeren?

Laat Innowise alles afhandelen, van ontdekking tot implementatie

Platforms waar we mee werken

AWS machine learning

Amazon biedt een aantal vooraf gebouwde oplossingen voor machinaal leren in het platform. De technologieën omvatten transcriptie, tekst-naar-spraak conversie en natuurlijke taalverwerking (NLP). Deze set tools vergemakkelijkt de snelle inzet van ML-oplossingen.

Amazon SageMaker Amazon Transcribe & Polly Amazon Comprehend Amazon Rekognition

Azure machine learning

Microsoft Azure is ontworpen om de volledige levenscyclus van machine learning te ondersteunen, van gegevensvoorbereiding tot debugging en het volgen van artefacten.

Azure Сognitieve Diensten Azure Machine Learning Azure Bot Diensten Azure Applied AI Diensten

Google machine learning

Google Cloud zit vol met diverse tools die worden gebruikt in verschillende stadia van de ML-levenscyclus, van modelimplementatie en gegevensvoorbereiding tot het bouwen van geavanceerde modellen en het afstemmen van de oplossing op een bepaald gebied.

Vertex AI Google Conversational AI Google AI voor documenten Google AI voor industrieën

Machine learning voor alle sectoren

Het verbeteren van processen met behulp van machine learning biedt bedrijven in alle domeinen bepaalde voordelen.

afbeelding
Financiën, banken en verzekeringen
Risicobeheer Kredietbeoordeling Opsporing van fraude Voorspellende boekhouding Beursanalyse Algoritmische handel Computationele financiën
Financiën, banken en verzekeringen
afbeelding
Gezondheidszorg en levenswetenschappen
Medische diagnostiek Voorspelling van gezondheidsrisico's Gepersonaliseerde behandeling Proactief gezondheidsbeheer Analyse van medisch onderzoek Werkstroom automatisering
Gezondheidszorg en levenswetenschappen
afbeelding
E-commerce en detailhandel
Dynamische prijsstelling Motoren voor aanbeveling Voorspelling van de vraag Voorraadbeheer Voorspelling van koopgedrag Procesautomatisering
E-commerce en detailhandel
afbeelding
Marketing
Cross-channelanalyse Trendvoorspelling Sociaal luisteren en sentimentanalyse Klantsegmentatie Slimme targeting Analyse van het consumentengedrag
Marketing
afbeelding
Productie
Voorspellend onderhoud Conditiebewaking Kwaliteitscontrole Computer vision Procesoptimalisatie
Productie
afbeelding
Logistiek & transport
Voorspellende voorraadplanning Analyse van de supply chain Routeplanning Verkeersvoorspelling Zelfrijdende voertuigen
Logistiek & transport
afbeelding
Beveiliging
Opsporing van fraude Gezichtsherkenning Identificatie van verdacht gedrag Verboden item herkenning Risicobeoordeling Filteren van visserijberichten Bescherming tegen malware Bescherming tegen datalekken
Beveiliging
afbeelding
Energie en nutsvoorzieningen
Optimalisering van vraag en aanbod van energie Optimalisering van de koolstofuitstoot Beheer van slimme netwerken Analyse en voorspelling van stroomverbruik
Energie en nutsvoorzieningen
afbeelding
Onderwijs
Adaptief leren Gepersonaliseerd leren Leeranalyse Evalueren van beoordelingen
Onderwijs
afbeelding
Media & amusement
Motoren voor aanbeveling Gerichte thumbnails, teasers Geautomatiseerde ondertiteling
Media & amusement
Risicobeheer Kredietbeoordeling Opsporing van fraude Voorspellende boekhouding Beursanalyse Algoritmische handel Computationele financiën
Medische diagnostiek Voorspelling van gezondheidsrisico's Gepersonaliseerde behandeling Proactief gezondheidsbeheer Analyse van medisch onderzoek Algoritmische handel Werkstroom automatisering
Dynamische prijsstelling Motoren voor aanbeveling Voorspelling van de vraag Voorraadbeheer Voorspelling van koopgedrag Procesautomatisering
afbeelding
Marketing
Cross-channelanalyse Trendvoorspelling Sociaal luisteren en sentimentanalyse Klantsegmentatie Slimme targeting Analyse van het consumentengedrag
Marketing
Voorspellend onderhoud Conditiebewaking Kwaliteitscontrole Computer vision Procesoptimalisatie
Voorspellende voorraadplanning Analyse van de supply chain Routeplanning Verkeersvoorspelling Zelfrijdende voertuigen
afbeelding
Beveiliging
Opsporing van fraude Gezichtsherkenning Identificatie van verdacht gedrag Verboden item herkenning Risicobeoordeling Filteren van visserijberichten Bescherming tegen malware Bescherming tegen datalekken
Beveiliging
Optimalisering van vraag en aanbod van energie Optimalisering van de koolstofuitstoot Beheer van slimme netwerken Analyse en voorspelling van stroomverbruik
Adaptief leren Gepersonaliseerd leren Leeranalyse Evalueren van beoordelingen
Motoren voor aanbeveling Gerichte thumbnails, teasers Geautomatiseerde ondertiteling

Hoe bedrijven machine learning gebruiken

Big Tech benut machine learning-oplossingen niet alleen om gegevens te analyseren, maar ook om ze te gebruiken.

Netflix

Netflix maakt overal gebruik van ML-algoritmen, van hun aanbevelingssysteem tot het maken van aangepaste miniaturen afhankelijk van de smaak van een bepaalde gebruiker en het kiezen van optimale filmlocaties.

Google

Google implementeert machine learning en AI in al zijn producten, waaronder zijn zoekmachine, App Store, Google Assistant en Translate.

Amazon

Amazon verwerkt ML- en AI-oplossingen in de marktplaats en de stemassistent Alexa, waardoor deze zelfs hulpdiensten kan oproepen.

Boost uw bedrijf met machine learning

Routine automatiseren

We kunnen de tijd die wordt besteed aan het verzamelen van ruwe gegevens, analyse en andere routinematige tijdrovende taken verminderen door algoritmen voor machinaal leren te implementeren. Automatisering bespaart niet alleen waardevolle middelen - machine learning-technologieën kunnen anomalieën, patronen en correlaties opsporen, waardoor unieke en efficiënte inzichten aan het licht komen.

Alle gegevens analyseren

Machine learning maakt multidimensionale gegevensverwerking mogelijk. Door verschillende soorten gegevens te combineren en als één cluster te analyseren, kunnen we nieuwe trends en inzichten ontdekken die van grote waarde zijn voor het bedrijf. Samen met automatiseringsmogelijkheden maakt de mogelijkheid om elk gegevenstype te analyseren machine learning tot een krachtig hulpmiddel voor gegevensanalyse.

De klantenservice verbeteren

Maak gebruik van de kracht van machine learning om klantenservice processen te automatiseren, hun snelheid en efficiëntie te verhogen en klanten gepersonaliseerde ervaringen te bieden. Bedrijven verhogen de klanttevredenheid en -loyaliteit en verlagen het aantal opzeggingen door hun klantenservice processen te verbeteren met behulp van machine learning oplossingen.

De veiligheid verbeteren

Gebruik machine learning-algoritmen als uitzonderlijke zelfverbeterende hulpmiddelen die de bescherming van uw bedrijf tegen kwaadaardige acties versterken. ML-oplossingen zijn tot bijna alles in staat, van het automatiseren van routinetaken tot het beveiligen van de fysieke of virtuele perimeter van een bedrijf.

"Machine learning is een veelzijdig instrument dat letterlijk elke industrie kan dienen. Het kan een breed scala aan taken uitvoeren, van data-analyse tot het automatisch besturen van een voertuig. Dit geeft bedrijven een formidabel voordeel ten opzichte van de concurrenten die deze technologie negeren. Ons team bouwt al jaren verschillende oplossingen voor machine learning en weet absoluut hoe het op de meest effectieve manier kan worden geïmplementeerd."
img
Pilip Tsikhanovich
Hoofd afdeling Big Data

Innowise is uw beste keuze

+
jarenlange expertise
Sinds 2007 ontwikkelen we oplossingen van wereldklasse voor bedrijven. Onze diepgaande ervaring stelt ons in staat om tijdig software van topkwaliteit te leveren die voldoet aan de behoeften van onze klanten.
+
IT-professionals
Ons ervaren team bestaat uit meer dan 1000 tech-savvy specialisten, elk van hen een briljante expert in hun vakgebied. Als professionals zijn wij in staat om projecten van elke schaal en technologiestack uit te voeren.
75%
Senior of Midden
Ons team bestaat uit 75% senior of middle-level ontwikkelaars. Met uitgebreide domeinexpertise en diepe inzichten, leveren we top-tier oplossingen met indrukwekkende prestaties en waterdichte beveiliging.
+
projecten
Ons uitgebreide portfolio omvat een breed scala aan technologie- en bedrijfsdomeinen, waaronder FinTech, MedTech, e-commerce en andere sectoren. Wij weten hoe ML-algoritmen bedrijfsprocessen kunnen stroomlijnen en de output kunnen verveelvoudigen.

Beschikbare machine learning ingenieurs te huur

Michael P.
beschikbaar_dev
Senior gegevenswetenschapper 18+ jaar ervaring
SAMENVATTING
Data gegevenswetenschapper en machine learning engineer met 18+ jaar ervaring in het omzetten van data in strategische inzichten en zinvolle oplossingen. Voornamelijk gericht op financiële, ad-tech en e-commerce domeinen.
Volledige CV aanvragen
John K.
beschikbaar_dev
Senior gegevenswetenschapper 5+ jaar ervaring
SAMENVATTING
Data gegevenswetenschapper en machine learning engineer met meer dan 5 jaar ervaring in het bouwen, verbeteren en onderhouden van data-driven projecten om kritische oplossingen voor moeilijke problemen te helpen bouwen.
Volledige CV aanvragen
Andrew D.
beschikbaar_dev
Senior gegevenswetenschapper 5+ jaar ervaring
SAMENVATTING
Strategische en leergierige ontwikkelaar met meer dan 5 jaar ervaring in programmeren met Python, R en C++, en de ontwikkeling van datawetenschap en machine learning algoritmen.
Volledige CV aanvragen
Vul het formulier in om een gedetailleerd CV te krijgen
Bestand uploaden Geldige bestanden: jpg, jpeg, png, pdf, doc, docx, xls
  • 123

De totale omvang van de bijlagen mag niet groter zijn dan 10 MB.

Houd er rekening mee dat wanneer u op de knop Verzenden klikt Innowise Group uw persoonlijke gegevens zal verwerken in overeenstemming met onze Privacybeleid om u passende informatie te verstrekken.

Dank u voor uw aanvraag, onze specialist zal zo spoedig mogelijk contact met u opnemen.

Hoe wij oplossingen voor machine learning ontwikkelen

01
Analyse van de behoeften
Wij analyseren de taken waarvoor algoritmen voor machine learning zijn bedoeld, stellen geschikte instrumenten voor en evalueren de omvang van het werk.
02
Voorbereiding en verwerking van gegevens
Wij onderzoeken de verkregen ruwe gegevens en selecteren waardevolle clusters van gegevens. Vervolgens verwerken wij het geselecteerde cluster tot een dataset en splitsen deze op in drie gebieden: gegevens voor opleiding, gegevens voor validatie en gegevens voor tests. De gegevensverwerking stelt ons in staat het model te trainen en de parameters ervan aan te passen voor de hoogste efficiëntie.
03
Feature engineering
Wij definiëren de juiste voorspellende variabelen die worden gecreëerd en verder gebruikt voor het voorspellende model op basis van onze uitgebreide kennis van het bedrijfsdomein en een diepgaand begrip van hun innerlijke processen.
04
Modelontwikkeling
Door te experimenteren met modeltypes, selectie van kenmerken en afstelling van parameters trainen wij verschillende modellen en kiezen wij het optimale model. Dit proces vergemakkelijkt de invoering van het best passende model.
05
Model inzet
Wij brengen het gekozen model in de praktijk door het te integreren in uw werkomgeving.
06
Modelafstemming
Nadat het model is ingevoerd, volgen wij voortdurend de prestaties van de oplossing om deze zo nodig snel aan te passen en te verbeteren.

Laat uw ML-algoritmen onderhouden door professionals

Laat onze hoogopgeleide Machine Learning-talenten uw project onderhouden

Machine learning implementatiekosten

Innowise heeft meer dan jaar ervaring in softwareontwikkeling en heeft meer dan  succesvol gelanceerde projecten van verschillende omvang en complexiteit. De uiteindelijke kosten van elk project zijn afhankelijk van een aantal factoren, zoals:
icoon
Grootte van het team
icoon
Niveau teamleden
icoon
Samenwerkingsmodel
icoon
Complexiteit van het project
icoon
Duur van het project
icoon
Andere projectspecifieke variabelen
icoon
Grootte van het team
icoon
Niveau teamleden
icoon
Samenwerkingsmodel
icoon
Complexiteit van het project
icoon
Duur van het project
icoon
Andere projectspecifieke variabelen
Wij houden altijd rekening met het budget en de verzoeken van de klant om oplossingen van wereldklasse te leveren tegen een redelijke prijs.

FAQ

Machine learning is een onderdeel van kunstmatige intelligentie dat het gebied van de wetenschap van computeralgoritmen vertegenwoordigt en zich richt op het analyseren en interpreteren van patronen in gegevens om voorspellingen en beredeneerde beslissingen te vergemakkelijken.

Met behulp van voorbeeldgegevens bouwen, analyseren en vergelijken ML-oplossingen wiskundige modellen, waardoor snelle, onderbouwde en zeer nauwkeurige voorspellingen van mogelijke uitkomsten mogelijk worden. Deze algoritmen analyseren niet alleen binnenkomende gegevens, maar begrijpen en gebruiken ze ook, waardoor het systeem zichzelf voortdurend kan verbeteren. Het onbeperkte potentieel van ML-oplossingen benutten is de kern van het succes voor moderne industrieën.

Machine learning ondersteunt gegevensgestuurde besluitvorming en biedt bedrijven waardevolle inzichten in patronen en manieren om het productieproces te optimaliseren om het ontwikkelingstempo van de markt, klanten en concurrenten bij te houden.

Terwijl AI interageert met de omgeving om te leren en acties te ondernemen die de kans op het succesvol bereiken van doelen maximaliseren, leert en voorspelt ML door passief te observeren.

Alle bedrijfstakken worden gedreven door gegevens. Aangezien machine learning vooral bedoeld is om gegevens te analyseren en op basis daarvan voorspellingen te doen, zal ML op elk gebied voordelig zijn.

Heb je andere diensten nodig?

Data Engineering
Innowise gebruikt slimme technologieën om datapijplijnen te ontwikkelen en systemen voor gegevensverzameling te bouwen.
Data visualisatie
Wij vergemakkelijken een duidelijke communicatie van complexe big data en bepalen welke actie moet worden ondernomen.
Business intelligence
Onze teams maken datagestuurde besluitvorming voor bedrijven mogelijk door top BI-oplossingen te ontwikkelen.
Big Data
Innowise is gespecialiseerd in Ontwikkelingsdiensten voor big data, oplossingen ontwikkelen die big data arrays naadloos laten werken en waardevolle inzichten geven.
Python ontwikkeling
De software engineers van Innowise maken gebruik van de kracht van Python om aan uw behoeften te voldoen.
Uitbreiding van het IT-personeel
Kies voor teamuitbreidingsdiensten om uw interne expertise uit te breiden en het IT-projectproces te vergemakkelijken.
Kwaliteit assurance
Onze geautomatiseerde en handmatige kwaliteitscontroleurs zorgen voor een onberispelijke productkwaliteit.

Neem contact met ons op!

Boek een gesprek of vul het onderstaande formulier in en we nemen contact met je op zodra we je aanvraag hebben verwerkt.

    Voeg projectgegevens alsjeblieft, duur, technische stapel, IT-professionals nodig en andere relevante informatie toe
    Neem een spraakbericht over uw
    project op om het ons beter te helpen begrijpen
    Voeg indien nodig aanvullende documenten bij
    Bestand uploaden

    Je kunt maximaal 1 bestand van 2MB bijvoegen. Geldige bestanden: pdf, jpg, jpeg, png

    Wij wijzen u erop dat wanneer u op de verzendknop klikt, Innowise uw persoonsgegevens verwerkt in overeenstemming met ons Privacybeleid om u van de juiste informatie te voorzien.

    Wat gebeurt er nu?

    1

    Na ontvangst en verwerking van uw aanvraag, nemen wij binnenkort contact met u op om uw projectbehoeften in detail te beschrijven en een NDA te ondertekenen om de vertrouwelijkheid van informatie te garanderen.

    2

    Na het bestuderen van de vereisten, stellen onze analisten en ontwikkelaars een projectvoorstel met de omvang van de werkzaamheden, teamgrootte, tijd en kosten schattingen.

    3

    Wij regelen een ontmoeting met u om het aanbod te bespreken en tot een overeenkomst.

    4

    We tekenen een contract en beginnen zo snel mogelijk aan uw project te werken mogelijk.

    Bedankt.

    Uw bericht is verzonden.
    Wij verwerken uw aanvraag en nemen zo spoedig mogelijk contact met u op.

    Bedankt.

    Uw bericht is verzonden.
    Wij verwerken uw aanvraag en nemen zo spoedig mogelijk contact met u op.

    pijl