Mit Machine Learning mehr aus Ihren Daten rausholen

Wir unterstützen Sie dabei Machine-Learning-Projekte umzusetzen, damit Sie wertvolle Erkenntnisse für Ihr Business erhalten.

Mit Machine Learning gewinnen Sie entscheidende Erkenntnisse aus bestehenden Unternehmensdaten und neuen Datenquellen. Daraus lassen sich präzise Vorhersagen, fundierte Handlungsempfehlungen sowie Prozessautomatisierungen für Ihren Geschäftserfolg umsetzen.

Gemeinsam mit Ihnen konzipieren und implementieren wir KI-Anwendungen für Ihr Unternehmen. Dabei arbeiten wir erfolgreich mit den Tools aus der Azure Cloud. Als ersten Schritt in KI-optimierte Geschäftsmodelle bieten wir Ihnen ein umfangreiches Beratungspaket an.

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Beispiele für Machine Learning

Machine Learning ist besonders geeignet für Situationen, in denen Daten, Anforderungen oder Aufgaben kontinuierlichen Veränderungen unterliegen oder über hochkomplexe Zusammenhänge verbunden sind.

Innovative Ansätze auf Basis der nachfolgenden Beispiele lassen sich kostengünstig für mittelständische Unternehmen umsetzen:

Zukunft prognostizieren

Aus bestehenden Daten werden mittels Zeitreihen-Analyse Muster, Trends und Vorhersagen extrahiert.

  • Die Prognose auf Basis von externen Datenquellen vereinfacht beispielsweise einem gastronomischen Unternehmen die Personalplanung, indem verschiedene externe Faktoren wie Wetterdaten, Feiertagen, Ferientermine oder lokale Events zur Vorhersage des Personalbedarfs mit einbezogen werden.
  • In Abhängigkeit zu externen Faktoren kann die Ressourcenplanung für Mehl, Zucker, Butter usw. einer Großbäckerei gesteuert werden.
  • Auf Basis von historischen Absatzzahlen und externen Rahmenbedingungen (Wetter, Verkehrslage, Feiertage etc.) lässt sich ein Machine-Learning-Modell zur Planung von Beschaffungszeitpunkten und -volumina implementieren.

Daten klassifizieren

Mechanismen auf Basis von Algorithmen erkennen eigenständig Zusammenhänge.

  • Ein kontinuierlich aufzeichnender Videofeed eines Parkplatzes kann beispielhaft dafür verwendet werden, zu überprüfen, ob Parkplätze belegt oder verfügbar sind.
  • Ebenso kann ein Videofeed mit Hilfe von Vision Detection KI ausgewertet und und eine Vermüllung automatisch erkannt und in nachfolgende IT-Systeme überführt werden.
  • Die Nutzung von Büroräumen kann mthilfe von Sensoren automatisch erkannt werden und die Planung der Reinigungskräfte entsprechend angepasst werden.

Anomalien erkennen

Ungewöhnliche Muster oder Ausreißer in Daten identifizieren.

  • Kameras überwachen hergestellte Werkstücke in Echtzeit und ermöglichen eine automatische Analyse jedes Werkstücks auf mögliche Deformationen oder Abweichungen von den vorgegebenen Qualitätsstandards.

Generative KI einsetzen

Mit KI-Modellen neue Inhalte generieren.

  • Durch die Kombination von semantischer Suche, Berechtigungsmodell und Large Language Modell können Mitarbeitende, über einen KI-Chatbot (vergleichbar mit ChatGPT) auf Wiki-Inhalte, Anleitungen und Handbücher zugreifen.
  • KI-gestützte Bewerberanalyse: Auf einer Private Cloud werden Bewerbungen zunächst anonymisiert. Anschließend wird eine SWOT-Analyse (Stärken, Schwächen, Chancen, Risiken) der Bewerber in Bezug auf die Stellenbeschreibung erstellt und daraus maßgeschneiderte Interviewleitfäden abgeleitet.
  • Aus schriftlich vorliegenden Schulungsunterlagen werden mittels einem privaten Large Language Modell neue, maßgeschneiderte Schulungsmaterialien und Tests für die interne Weiterbildung und Unterweisung generiert.

Infos zur Adacor Generative KI

Sneak-Workshop

Starten Sie Ihre KI-Ideenfindung mit uns!

In einem zweistündigen Online-Workshop gehen wir mit Ihnen in den kreativen Prozess, welche KI-Lösung sich für Ihr Unternehmen eignet.

  • Kostenloser Workshop
  • Use Case entwicklen
  • KI-Experte an Bord

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Adacor Leistungsübersicht für Machine Learning

Aufbau von Datenplattformen

Auf Basis der Azure Cloud richten wir maßgeschneiderte Services für Ihr Data Lakehouse ein (inklusive Data Governance, Data Pipelines und ETL-Prozessen).

Machine Learning Know-how

Beratungs- und Umsetzungsleistungen für den Arbeitsprozess des Machine Learnings (Feature Engineering, Modellierung der Daten, Deep Learning).

Transitions-Begleitung

Aktive Unterstützung bei den Vorbereitungen und Feinabstimmungen, um den Proof of Concept in den Livebetrieb zu überführen.

Individuelle Beratung mit Daten- & KI-Experten

Wir bewerten Ihre Machine Learning Anwendungsfälle und konzipieren einen Lösungsansatz für Ihren individuellen Proof of Concept.

Kunden, die wir begeistern

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Setzen Sie KI erfolgreich ein

Mit unseren 75 Mitarbeitenden an den Standorten Essen und Frankfurt/Offenbach unterstützen wir Sie entsprechend Ihrem individuellen Bedarf.

Consulting und Workshops

ab 2.240 €

(ab 2 Personentage)

Piloten und
Proof of Concept

ab 5.600 €

(ab 5 Personentage)

Umsetzung und Migration

ab 11.200 €

(ab 10 Personentage)

KI-Infrastruktur und Betrieb

ab 980 €

(pro Monat)

Was ist Machine Learning?

Machine Learning Einordnung in KI

Machine Learning ist ein essentieller Aspekt der künstlichen Intelligenz. Er konzentriert sich darauf, Computer zu trainieren, sodass sie aus Daten und Erfahrungen lernen und sich kontinuierlich verbessern, ohne explizite Programmierung.

Dazu werden Algorithmen geschult, um Muster und Zusammenhänge in umfangreichen Datensätzen zu erkennen. Diese Analyse bildet die Grundlage für die Fähigkeit, optimale Entscheidungen und präzise Vorhersagen zu treffen.

Die Leistung von Machine-Learning-Anwendungen steigt mit der Nutzung und wächst in Genauigkeit, je umfangreicher die verfügbaren Daten sind.

Dieser Ansatz basiert auf mathematischen Datenmodellen. Er ermöglicht Computern, ohne direkte Anweisungen zu lernen, und bildet somit einen zentralen Bestandteil der Evolution künstlicher Intelligenz.

Unterschiedliche Ausprägungen von Machine Learning

Beim Machine Learning unterscheidet man verschiedenen Arten von maschinellen Lernmodellen, denen verschiedene algorithmische Techniken zu Grunde liegen.

Überwachtes Machine Learning

Das überwachte Machine Learning wird auch als beaufsichtigtes Lernen bezeichnet. Hier kommen Datasets mit Bezeichnungen oder einer Struktur zum Einsatz, deren Daten   als „Lehrer“ fungieren, die den Computer „trainieren“, damit dieser Vorhersagen machen oder Entscheidungen treffen kann. In überwachten Lernalgorithmen lernt die Maschine anhand von Beispielen. Mit zunehmender Datenmenge und Erfahrung erzielt Machine Learning dadurch immer genauere Ergebnisse – genauso wie Menschen durch mehr Übung besser werden.

Unüberwachtes Machine Learning

In diesen Lernmodell gibt es keinen Antwortschlüssel. Die Maschine untersucht die Eingabedaten, die unbeschriftet und unstrukturiert vorliegen können und beginnt mit der Erkennung von Mustern und Korrelationen. Bei dieser Methode kommt am ehesten so etwas wie menschliche Intuition und auf Erfahrungen basiertes Wissen zum Einsatz.

 

Halb überwachtes Machine Learning

Bei dieser Technik des maschinellen Lernens werden ein kleiner Teil der markierter Daten mit vielen unbeschriftete Daten verwendet, um ein prädiktives Modell zu trainieren. Diese Modell kann jedoch risikohaft sein, wenn fehlerhafte Beschriftungen zur Grundlage des Lernprozesses werden.

Verstärkendes Machine Learning

Beim bestärkende Lernen kann man ehesten auf eine Analogie zum Schach zurückgreifen: auf Basis von Regeln lernt das System durch Übung.

Machen Sie den ersten Schritt in eine Ära intelligenter Datenanalyse

Ich bin Ihr Ansprechpartner und freue mich auf Ihre Kontaktaufname.

Simon Krannig, Data Science & KI Experte

Persönlichen Termin vereinbaren solutions@adacor.com

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