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Künstliche Intelligenz (KI / AI)
Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Datenanalyse gehören zu den wegweisenden Antriebskräften der Digitalen Revolution im 21. Jahrhundert. Daten sind die Rohstoffe der Zukunft, welche zunehmend über Wettbewerbsvorteile entscheiden und im Gegensatz zu traditionellen Rohstoffen nicht aufgebraucht werden.
Im Datenzeitalter ist ein Großteil der Weltbevölkerung vernetzt und kommuniziert mit Maschinen, Autos, Häusern und anderen Geräten im Internet of Things (IoT). Leider sind aktuell verfügbare Daten noch zu etwa 90 % unstrukturiert oder teilstrukturiert, was ihre Verwertbarkeit für Maschinelles Lernen verhindert oder mindert. Daher ist es umso wichtiger für Unternehmen, rechtzeitig die Datenakquisition auf die Erfassung brauchbarer semantischer Daten einzustellen, um nicht wertvolles Kapital zu verschenken und sich die hohen Kosten einer nachträglichen manuellen Semantifizierung zu ersparen.
Unter Verwendung neuronaler Netze versetzt sich die Maschine selbst in die Lage, Strukturen zu erkennen, diese Erkennung zu evaluieren und sich in mehreren vorwärts wie rückwärts gerichteten Durchläufen der Anpassung von Verknüpfungen selbständig zu verbessern. Die neuronalen Netze sind dabei in mehrere Schichten geteilt. „Deep Learning” setzt auf statistische Datenanalyse und nicht auf einen deterministischen Algorithmus. Statistische Datenanalyse wird immer dann erforderlich, wenn keine klaren Regeln zur Verknüpfung von Daten erkennbar sind, wie z. B. bei der Bilderkennung (Klassifikation von Bilddaten) oder Analysen von Audio- und Videodaten.
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Anwendungsfälle
TODO
Image Recognition
Die Bilderkennung von Produkten via Mobile-App, integriert in Ihren Webshop, bietet die Möglichkeit, dass Nutzer spezifische Produkte finden können, deren Artikelbezeichnung Ihnen unbekannt ist.
Das Verfahren ist nicht nur bequemer für den Nutzer, sondern oft zusätzlich einer einfachen Textsuche überlegen, welche unerwünschte oder überflüssige Informationen liefert.
Wir konstruieren Ihnen ein für Ihre Daten maßgeschneidertes Modell, ein neuronales Netz, welches mit Deep Learning bzw. Transferlernen trainiert wird und über Feedback des Nutzers kontinuierlich verbessert und erweitert werden kann.
Big Data
Holen Sie alles aus Ihren Daten!
Wir untersuchen Ihre Daten auf Redundanzen und Verwertbarkeit und gewinnen selbst aus unstrukturierten Daten wertvolle Erkenntnisse, um Ihr Business zu optimieren.
Lassen Sie uns aus Big Data Smart Data machen.
Similarity and Anomaly
Die Berechnung von Ähnlichkeit und Anomalien in großen Datensätzen helfen in vielen Anwendungsfällen, Redundanzen zu eliminieren und Fehleranfälligkeiten sowie Sicherheitsrisiken zu minimieren.
Hier einige Beispiele:
Similarity Computation:
Ähnlichkeitsberechnungen sind die Grundlage von Empfehlungsdiensten und Optimierungsprozessen.
Anomaly Detection:
Anomalien in Daten können aufschlussreiche Informationen liefern, um Probleme und Entwicklungspotenzial aufzudecken oder in Echtzeit Gefährdungen zu bekämpfen.
Search and Retrieval
Suche und Abrufen von Informationen sind ein fester Bestandteil der meisten Systeme in Industrie und Dienstleistung.
Hier einige Beispiele:
Online Search:
Integrieren Sie eine benutzerdefinierte Suche auf ausgewählten Datenbanken bzw. im Internet in Ihre Applikation.
Information Retrieval (IR):
Profitieren Sie von intelligenten Machine Learning Algorithmen bei Ihrer hochselektiven Informationsbeschaffung.
Natural Language Processing (NLP):
Verwenden Sie aktuelle Verfahren zur automatisierten Sprach- und Textverarbeitung, um Informationen über Personen, Orte, Ereignisse, Meinungen etc. zu integrieren.
Prediction and Optimization
Vorhersage und Optimierung von Grössen, Ereignissen und Prozessen sind ein essentielles Werkzeug zur Steigerung von Leistung und Umsatz.
Hier einige Beispiele:
Customer Churn Prediction:
Erkennen Sie auf Basis Ihrer Daten, welche Ihrer Kunden potenziell Abonnements und Dienstleistungen kündigen könnten bzw. wo und wie Sie Entscheidungen beeinflussen können und sollten.
Delivery Optimization:
Verbessern Sie Abläufe und Fehlersuche bei Lieferprozessen mit Hilfe von Feedback-Daten.
Recommendation
Empfehlungsdienste sind heutzutage ein Muss für Ihre Business-Applikationen in den vielfältigsten Anwendungsgebieten
Hier einige Beispiele:
Lower Price Offer Recommender:
Ermitteln Sie den Tiefpreis-Anbieter.
Next Best Offer:
Empfehlen Sie ähnliche Produkte verschiedener Anbieter.
Product Personalization:
Targeting und Personalisierung von Inhalten und Produktempfehlungen sorgen für Verstärkung von Kundenbindung, Markenwert und Umsatz.
Next Step Recommender:
Optimieren und beschleunigen Sie Arbeitsabläufe durch KI-gesteuerte Entscheidungsfindung.
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KI & Data Science Workshop
Die Anwendungsmöglichkeiten und -gebiete künstlicher Intelligenz reichen von Prognosen, Bilderkennung, Gesichtserkennung, Anomalie Erkennung, Mustererkennung, Empfehlungsdienste, etc. bis hin zur Optimierung fast aller erdenklichen Prozesse. Unsere Workshops sollen Ihren Mitarbeitern einen verständlichen Einblick geben in das Potenzial von Daten, deren Analyse und Prognosen mit Hilfe maschinellen Lernens. Verpassen Sie nicht den Anschluss an die Entwicklungen der Digitalisierung. Lernen Sie alles über Datenerfassung, -verarbeitung, -analyse, -visualisierung, -reduktion, -modellierung, und -prognose. Nach einem allgemeinen Überblick und Einblick in essenzielle theoretische Grundlagen, werden wir mit Ihnen Ihre persönliche Datenlage betrachten und Möglichkeiten zur Optimierung von Akquisition und Verwertung aufzeigen, so dass Sie Ihr Potenzial voll ausschöpfen können.
ML Anwendungen
TODO 2
Data Science, ML und KI
TODO
Künstliche Intelligenz
Unverbindliche Anfrage
Haben wir Ihr Interesse geweckt?
TODO TEXT (siehe SAP TECHNOLOGY)
