Entwicklung individueller KI-Modelle
maßgeschneidert auf Ihre Daten und Anforderungen
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Spezifische Anforderungen
Wo generische KI‒Lösungen unzureichend arbeiten oder nicht verfügbar sind, ermöglichen maßgeschneiderte Modelle eine passgenaue Umsetzung.
📈
Präzise Ergebnisse
Spezialisierte Modelle liefern höchst mögliche Genauigkeit, da sie exakt auf unternehmensspezifische Prozesse und Daten abgestimmt sind.
🏆
Nachhaltiger Wettbewerbsvorteil
Maßgeschneiderte KI‒Lösungen spiegeln unternehmensspezifisches Know‒how wider und ermöglichen nachhaltige Wettbewerbsvorteile durch technologische Alleinstellung.
Was können individuelle KI-Modelle?
Große vortrainierte Modelle sind vielseitig einsetzbar, stoßen jedoch bei fachlich oder technisch spezialisierten Aufgaben oft an ihre Grenzen. Außerdem weisen sie vergleichsweise hohe Latenzzeiten auf, wodurch sie sich nicht für hochfrequente Anwendungen eignen und aufgrund ihres Ressourcenbedarfs meist nicht direkt auf Embedded-Systemen betrieben werden können. In solchen Fällen sind individuell entwickelte Modelle erforderlich, die gezielt auf unternehmensspezifische Daten und Prozesse abgestimmt sind. Sie benötigen eine ausreichende Datenbasis – profitieren aber deutlich von Umfang und Qualität der verfügbaren Informationen. Je nach Zielsetzung und Art der zu verarbeitenden Daten kommen dabei verschiedene Modelltypen zum Einsatz, um unterschiedlichste Aufgaben effizient und präzise zu lösen.
📈 Regression
Regressionsmodelle ermöglichen die präzise Vorhersage kontinuierlicher Werte auf Basis historischer, strukturierter Daten. Sie werden überall dort eingesetzt, wo es um Mengen, Preise oder Zeitspannen geht.
- ⚡️Energieversorgung - Prognose des Strombedarfs für Netzauslastung und Erzeugungsplanung
- 🏭 Industrie - Vorhersage des Materialverbrauchs für Produktionslinien
- 🛍️ Einzelhandel - Dynamische Preisberechnung basierend auf Nachfrage, Saison und Lagerbestand
🏷️ Klassifizierung
Diese Modelle entscheiden, zu welcher Kategorie ein Datenpunkt gehört – ideal für automatisierte Entscheidungsfindung auf Basis klarer Kriterien.
- 💳 Bankwesen - Einstufung von Kreditanfragen nach Ausfallrisiko
- 🧪 Fertigung - Automatische Klassifikation von Bauteilen nach Qualität
- 🔐 IT-Security - Identifikation verdächtiger Netzwerkaktivitäten als potenzielle Sicherheitsbedrohung
🖼️ Computer Vision
Computer Vision nutzt neuronale Netze zur Interpretation visueller Inhalte und ermöglicht automatisierte Analyse von Bildern oder Videos – ohne menschliches Eingreifen.
- 🏗️ Produktion - Visuelle Qualitätskontrolle direkt am Fließband
- 📦 Logistik - Erkennung und Zählung von Paletten per Kamera
- 🎥 Sicherheit - Überwachung von definierten Zonen zur Detektion von Zutritten oder Gefahren
⏱️ Verarbeitung von Zeitreihen
Modelle für Zeitreihen erfassen Abhängigkeiten in sequenziellen Daten – ideal für Prognosen mit historischen Verlaufswerten.
- 🚚 Transport & Logistik - Vorhersage von Lieferzeiten unter Berücksichtigung von Verkehrs- und Wetterdaten
- 🛠️ Maschinenbau - Erkennung bevorstehender Ausfälle auf Basis von Sensordaten
- 📉 Finanzen - Analyse von Kursverläufen zur Risikobewertung bei Investitionen
🤖 Reinforcement Learning
Diese Lernmethode eignet sich für Systeme, die durch Ausprobieren und Feedback optimale Strategien entwickeln – besonders in dynamischen oder komplexen Umgebungen.
- 🤖 Robotik: Autonome Navigation von Lagerrobotern
- 💡 Versorgungswirtschaft: Adaptive Steuerung von Energieflüssen im Smart Grid
- 🚦 Verkehr: Optimierung von Ampelsteuerungen in Echtzeit zur Staureduktion
🤝 Recommender Systems
Empfehlungssysteme analysieren Nutzerverhalten und Präferenzen, um individuelle Vorschläge zu generieren – oft basierend auf Ähnlichkeitsmetriken und Interaktionshistorien.
- 🛍️ E-Commerce: Produktempfehlungen auf Basis bisheriger Käufe und Klickverhalten
- 🎬 Medienplattformen: Vorschläge für Filme oder Musik ohne textuelle Analyse
- 📚 E-Learning: Kursvorschläge basierend auf Lernverlauf und Abschlüssen
🧠 Anomalieerkennung
Diese Modelle identifizieren ungewöhnliche oder auffällige Datenpunkte, die auf Fehler, Risiken oder Abweichungen hinweisen – ohne dass eine explizite Zielkategorie nötig ist.
- 🏗️ Produktion - Erkennung technischer Störungen durch plötzliche Abweichungen in Sensordaten
- 🖥️ IT-Infrastruktur - Aufspüren von Systemausfällen oder untypischem Nutzerverhalten
- 💰 Finanzen - Detektion ungewöhnlicher Transaktionen zur Prävention von Betrug
🧩 Clustering (Segmentierung)
Clustering-Modelle identifizieren natürliche Gruppierungen innerhalb von Daten – ganz ohne vordefinierte Kategorien. Sie eignen sich ideal zur Entdeckung verborgener Strukturen, zur Bildung homogener Segmente und zur Vorbereitung datengetriebener Entscheidungen.
- 📣 Marketing - Identifikation unterschiedlicher Kundengruppen auf Basis von Verhalten und Kaufhistorie
- ⚙️ Industrie - Gruppierung von Maschinendaten zur Erkennung von Betriebsmodi
- 🛡️ Versicherung - Segmentierung von Schadensfällen zur Risikobewertung
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