Die Rolle der künstlichen Intelligenz sollte nicht darin bestehen, für uns eine "Nadel im Heuhaufen" zu suchen,
sondern um uns dabei zu helfen, den Heuhaufen von seinen Elementen zu befreien, damit wir die "Nadel" selbst besser identifizieren können.

Eine in E-Mail-Konten integrierte KI-gestützte Anwendung erkennt, ob es sich bei dem Inhalt einer versendeten E-Mail um eine Beschwerde handelt, ruft den Inhalt dieser Beschwerde ab und leitet sie automatisch zur weiteren Bearbeitung an ERP-Systeme weiter.

Wir verwenden modernste Modelle.

Verwendete Technologie: rekurrente neuronale Netze (LSTM)

Für die Erstellung, das Training und die Implementierung der Netze wurden die folgenden Technologien verwendet:

Python, Keras, TensorFlow, NLTK, Pandas

Bei der Arbeit an innovativen Projekten verwenden wir Lösungen, die es uns ermöglichen, die riskantesten Hypothesen zu testen. Während der Arbeit nutzten wir die PoC-Phase, um sicherzustellen, dass die vorgeschlagene Lösung ihre Ziele erreichen würde. Diese Arbeitsphase lieferte Daten, auf deren Grundlage Schlussfolgerungen zum Status der Lösung, zum erwarteten Nutzen für die Menschen und das Unternehmen sowie zu den wichtigsten Leistungsindikatoren gezogen werden konnten.

KI-Lösungen erfordern kontinuierliches Coaching und Verbesserung oder kontinuierliche Datenerfassung, Wissensentwicklung und Lernen. Dies geschieht durch die Schaffung einer Feedback-Schleife, in der neue Daten, die der Anwendung zur Verfügung gestellt werden, von der Anwendung genutzt werden, um weiter zu lernen und die Leistung zu verbessern.

Wir können maschinelle Lerntechniken in überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen, halbüberwachtes Lernen, verstärkendes Lernen und transferbasiertes Lernen unterteilen. Die Daten, die zum Erlernen und Optimieren von Modellen des maschinellen Lernens verwendet werden, können in gelabelte und nicht gelabelte Daten unterteilt werden. Markierte Daten haben eine Zielvariable oder einen Wert, der für eine bestimmte Kombination von Variablen, Attributen und Feldern vorhergesagt werden soll.

Der Teil des maschinellen Lernens, bei dem wir gelabelte Daten verwenden, wird als überwachtes Lernen bezeichnet. Beim unüberwachten Lernen werden keine Kennzeichnungen verwendet. Beim halbüberwachten Lernen werden beide Arten von Daten verwendet. Überwachtes Lernen wird bei der Arbeit an Vorhersagen, Personalisierung, Befehlssystemen und Mustererkennung eingesetzt. Wir können das überwachte Lernen in zwei Bereiche unterteilen: Regression und Klassifizierung. Beide Techniken werden zur Erstellung von Vorhersagen verwendet. Die Regression wird hauptsächlich dazu verwendet, den Wert einer einzelnen natürlichen oder reellen Zahl zu bestimmen, während die Klassifizierung dazu dient, einem Satz von Eingabedaten eine oder mehrere Klassen oder Kategorien zuzuordnen.

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Wir sind ein Python-Softwarehaus, das seit 20 Jahren auf dem Markt ist und in seinem Portfolio dedizierte Web- und Desktop-Anwendungen und kundenspezifische Software sowie fortschrittliche IT-Systeme hat. Wir entwickeln digitale Tools und Lösungen, die Daten nicht nur visualisieren, sondern auch in reguläre Geschäftsprozesse integrieren. Wir erstellen datengesteuerte, vollwertige, dedizierte Mobil- und Webanwendungen, die Daten für das gesamte Unternehmen leichter zugänglich machen.

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Die Informationstechnologie hat sich von einer Dienstleistung für Unternehmen zu deren Grundlage entwickelt. Wir bauen digitale Kompetenzen im Bereich Ihrer Interessen auf und helfen Ihnen, neue Modelle für Ihr Unternehmen zu finden. Das ist unser Auftrag.

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