Der Entwicklungsprozess eines KI- bzw. Maschinenlernmodells besteht aus mehreren wichtigen Schritten.
KI/ML-Lösungen
Ihr Morgen, heute noch Während einer Arbeitssitzung befürwortete Joe, der CEO, die Idee einer KI/ML-Integration. CTO Kimberly wusste sofort, dass externe Experten dabei besser helfen konnten als ihr Team.
- Integrieren Sie KI in Ihre Software, indem Sie ein Team professioneller Datenwissenschaftler von Intetics anstellen.
- Computer Vision, maschinelle Sprachverarbeitung und Advanced Analytics können unerkannte Möglichkeiten eröffnen.
- Noch mehr Nutzen bringt die Kombination unserer KI mit unseren Exzellenzzentren in Cloud und DevOps, Datenwissenschaft und Big Data, Internet der Dinge, CX/UI/UX-Design, raumbezogenen, GIS- und LBS-Lösungen, UAV/Drohnen, Low-Code, Chatbots und Konversations-KI, Robotic Process Automation (RPA) und mehr.
- Maschinenlernen
und KI - KI/ML-CoE
- Wichtigkeit von Daten
- KI/ML-White Paper
- Ausgewählte
Fallstudien - Fangen Sie an
Daten
KI/ML-Systeme lernen, treffen Vorhersagen und generieren Einblicke auf Grundlage von Daten.
- Training: KI/ML-Modelle werden meist mit riesigen Datenmengen trainiert.
- Leistung und Genauigkeit: Die Qualität und Menge der genutzten Daten beeinflussen die Leistung und Genauigkeit der KI.
- Bias und Fairness: Daten stellen Fairness sicher und verhindern den Bias von KI/ML-Systemen.
- Verallgemeinerung: KI/ML sollte aus neuen Daten verallgemeinern können.
- Anpassungsfähigkeit und Robustheit: KI/ML-Lösungen müssen in der realen Anwendung anpassungsfähig und robust sein.
- Datenaufbereitung und Funktionsentwicklung: Die Leistung von KI-/ML-Modellen hängt direkt von der Qualität der Datenextraktion, -transformation und -bereinigung ab.
- Iterative Verbesserung: KI/ML-Modelle können durch Wiederholung von Training, Tests und Feedbackschleifen verbessert werden.
Fallstudien Whitepaper und Veröffentlichungen 
KI/ML-Workflow
1
Unternehmensanalyse
1. Unternehmensanalyse
Bei diesem Schritt geht es darum, den Geschäftskontext sowie interne und externe Faktoren der Entscheidungsfindung zu verstehen und die Herausforderungen, gewünschten Ergebnisse und Metriken der Implementierung einer KI-basierten Lösung zu definieren.
2
Datenverständnis
2. Datenverständnis
Für ein effektives KI-Modell müssen die vorhandenen Daten für die festgelegten Aufgaben und Herausforderungen ausreichen. Unser Team wird dies analysieren, Rücksprache halten und Einblicke in die Qualität der vorhandenen Daten bieten.
Sollte sich herausstellen, dass die Daten unvollständig oder unstimmig sind, wird das Intetics-Team eine zusätzliche Datensammlung vorschlagen.
2.1
Datensammlung*
2.1. Datensammlung*
Dieser Unterschritt setzt den Prozess voraus, Daten aus sowohl internen als auch externen Quellen zu sammeln, um damit das KI-Modell zu füttern.
*Optional, falls der Datensatz zu klein / qualitativ ungenügend ist.
2.2
Datenverarbeitung / Mining
2.2. Datenverarbeitung / Mining
Datenverarbeitung ist ein manchmal automatischer oder halbautomatischer Prozess, um Daten zu sammeln, zu transformieren und zu laden (ETL). Meist wird gleichzeitig eine automatisierte Datenverarbeitungspipeline eingerichtet.
Datenverarbeitung umfasst oft das Data Labeling, ein Prozess, bei dem Rohdaten identifiziert werden (Bilder, Textdateien, Videos etc.), um dem KI-Modell beim Lernen Kontext zu bieten.
3
Modellauswahl und Training
3. Modellauswahl und Training
Basierend auf Datenparametern und Geschäftszielen wählen unsere KI-Experten einige KI/ML-Ansätze aus, um die beste Methodik mit der höchsten Genauigkeit zu finden. Dieser Prozess ähnelt einem Wettbewerb bezüglich Effizienz und Skalierbarkeit.
4
Bewertung des KI-Modells
4. Bewertung des KI-Modells
Sobald ein Modell ausgewählt und trainiert wurde, wird es auf Grundlage eines Prüf-Datensatzes hinsichtlich seiner Effektivität in einem realen Szenario getestet.
5
Produktionseinsatz
5. Produktionseinsatz
Erreicht das Modell die anhand der Geschäftsziele festgelegten KPIs, wird es von dem Expertenteam in das Produktionsumfeld des Kunden eingeführt, zum Beispiel in eine Web- oder mobile Applikation.
6
Feinanpassung & Verwaltung
6. Feinanpassung & Verwaltung
Der letzte Schritt ist die kontinuierliche Verbesserung des KI-Modells und die Eliminierung von Störungen durch zusätzliche Parameter zur Verbesserung der Genauigkeit und Rechengeschwindigkeit.
Zu bedenken ist, dass die Entwicklung von KI-Modellen komplex sein kann, obwohl diese Schritte einen allgemeinen Rahmen bieten. Abhängig vom Kontext, der Domain und dem Anwendungsfall können zusätzliche Erwägungen nötig sein. Die Zusammenarbeit mit Domain-Experten, eine kontinuierliche Überprüfung und die Rücksichtnahme auf ethische Auswirkungen sind ebenfalls essenziell.
Fallstudien Whitepaper und Veröffentlichungen
Verbessern Sie Ihr Produkt mit KI/ML
KI/ML-Komponenten für Ihr Produkt
1. KI/ML-Funktionen können den Nutzen Ihres Projekts folgendermaßen verbessern:
2. Alle Intetics-CoEs (Liste) implementieren KI in Kunden-Arbeitsabläufe
- Verbesserte Funktionalität – Vorhersage, Erkennung, Analyse, Personalisierung etc.
- Verbesserte Benutzererfahrung – Analytik von Nutzerverhalten und Anbieten von nutzerrelevanten Empfehlungen / Abkürzungen
- Automatisierung von Routineaufgaben – Automatisiertes Ausfüllen von Formularen, Überwachung und Beantwortung von sozialen Medien, automatisierte Berichte
- Datenanalyse und Einblicke – Vorhersage von Verkaufstrends, Identifizierung von potenziellen Problemen
- Kosten- und Zeiteffizienz – prädiktive Instandhaltung, Betrugserkennung, Inventaroptimierung
- Neue Geschäftsmodelle wie Advanced Analytics, automatisierte Einblicke
Fallstudien Whitepaper und Veröffentlichungen
Warum KI/ML-Entwicklung mit Intetics?
Intetics begann vor
ca. 20 Jahren, an
KI/ML-Projekten zu arbeiten
Zuverlässiges Team aus
Datenwissenschaftlern
& ML-Entwicklern,
Abteilung für
Datenaufbereitung
Entwickelte dutzende
Computer Vision-, prädiktiven
Analyse- und NLP-Modelle
Etablierte ein
Exzellenzzentrum für KI/ML
Sammelte auf diesem
Gebiet viel Erfahrung und
erfahrene Entwickler
Fallstudien Whitepaper und Veröffentlichungen
KI/ML-Technologiepraxis bei Intetics
30+ Experten für Datenwissenschaft & Maschinenlernen, Wirtschaftsanalytikern und Datentechnikern
MLOps für alle ML-Projekte: ML-Plattformen, Tools für die Datenspeicherung und -verarbeitung
R&D – alle neuesten Trends, Techniken und Tools der ML-Welt
Nachhaltige Innovation – schnelle PoC-Entwicklung, um die Eignung des Geschäftsfalls für die zukünftige Transformation zu prüfen
Messung und Evaluation – robustes System für die Messung und Evaluation der Leistung von ML-Modellen sowie der generellen Effektivität der ML-Initiativen eines Unternehmens
Fallstudien Whitepaper und Veröffentlichungen
KI/ML-Technologiebereiche
Recommendation
Engines
Empfehlung
Deep Learning
Input Layer
Verborgene Schichten
Ausgabeschicht
Evidenzbasiert
Mögliche Antworten
Dokumente
ML-Systeme
Unstrukturierte Daten
Struktur
Trends & Korrelationen
Prädiktive
Analytik
Verfügbare Funktionen
Vorhersage
NLP / Text Mining
Dokument
Extraktionsregeln
DATEN
John Boehner
IRS
Barack Obama
US-Kongress
Steuerreform
10. Januar 2015
Natürliche Sprachgenerierung
Daten
Fakten
Beurteilung
Sprache
Präskriptive
Analytik
Verfügbare Funktionen
Beurteilung
Vorschläge
Fallstudien Whitepaper und Veröffentlichungen
Fallstudien Whitepaper und Veröffentlichungen
Generative KI für Ihr Unternehmen
Generative
KI von Dritten
KI von Dritten
Business-Apps
Benutzer
Bezahlung pro Nutzung
Schnelles Prototyping mit Dritt-KI
Generative
KI von Dritten
KI von Dritten
Business-Apps
Benutzer
App-Integrierung
Nutzen Sie Dritt-KI, um
interne Quellen für smartes
Modell-Relearning zu verbinden
Generative
KI von Dritten
KI von Dritten
Business-Apps
Benutzer
Corporate Data
Datenanreicherung
Integrieren Sie eine Open Source- oder
vortrainierte generative KI mit internen
Apps, um mit Ihren spezifischen Daten
zu trainieren
Generative
KI von Dritten
KI von Dritten
Maßgeschneiderte
generative KI
generative KI
Business-Apps
Benutzer
Corporate Data
Datentraining
Entwicklung maßgeschneiderter
generativer KI mit verbesserter
Datensicherheit
Fallstudien Whitepaper und Veröffentlichungen
Prädiktive Instandhaltung für Hersteller
Ausfallzeitenreduzierung
Verbessertes Asset-Life
Verbesserter Umsatz
Höhere Sicherheit
Kosten- & Betriebseffizienz
Ersatzteilinventar-Optimierung
Ausfallzeitenreduzierung
Prädiktive Instandhaltung kann Ausfälle vorhersehen und ermöglicht so rechtzeitige Reparaturen, die Ausfälle minimieren.
Verbessertes Asset-Life
Regelmäßige Kontrollen und Wartungen können die Lebensdauer von Maschinen verbessern, was langfristig Kosten spart.
Verbesserter Umsatz
Weniger Ausfälle und eine höhere Produktionseffizienz führen zu einem besseren Angebot und mehr Umsatz.
Höhere Sicherheit
Probleme auszumachen, bevor sie in Ausfällen enden, hilft dabei, ein sicheres Arbeitsumfeld zu schaffen.
Kosten- & Betriebseffizienz
Indem Probleme behoben werden, bevor sie Ausfälle verursachen, spart man Kosten für Notfallreparaturen und durch Ausfälle entstehende Umsatzverluste.
Ersatzteilinventar-Optimierung
Prädiktive Analytik hilft, Ersatzteilinventare zu verwalten, indem sie voraussagt, wann welche Teile benötigt werden könnten.
Fallstudien Whitepaper und Veröffentlichungen
KI/ML in der Industrie – Gesundheitswesen
Krankheitserkennung
und Diagnose
und Diagnose
Remote-Patientenüberwachung
Personalisierte Behandlung
Psychologische Hilfe
Prädiktive Analytik
Ressourcenzuteilung
Medikamentenforschung
und -entwicklung
und -entwicklung
Klinische Studien
Roboter-Chirurgie
Regelkonformität
von Medizingeräten
von Medizingeräten
Verwaltung von Patientenakten
Krankheitserkennung
und Diagnose
und Diagnose
KI/ML-Algorithmen können komplexe Aufnahmen wie CT-Scans, MRTs und Röntgenbilder analysieren und für den Menschen unsichtbare Muster erkennen. So helfen sie bei frühen und genauen Diagnosen, beispielsweise bei Tumoren, Schlaganfallanzeichen, Herzerkrankungen und anderen Krankheiten.
Remote-Patientenüberwachung
KI-Algorithmen können Daten von tragbaren Geräten analysieren, um den Gesundheitsstatus von Patienten in Echtzeit zu überwachen. So können Ärzte rasch eingreifen. Auch chronische Krankheiten können effektiver gehandhabt werden.
Personalisierte Behandlung
ML-Modelle können Patientendaten nutzen, um personalisierte Behandlungsempfehlungen auszusprechen. Sie berücksichtigen dabei persönliche, genetische und Umweltfaktoren, die die Effektivität von Behandlungen beeinflussen können.
Psychologische Hilfe
KI-betriebene Chatbots und Apps können psychologische Hilfe bieten, Bewältigungsmechanismen finden, die Stimmung und Gefühle von Nutzern nachverfolgen und Ärzte verständigen.
Prädiktive Analytik
KI kann große Datensätze verarbeiten und Krankheitsausbrüche, Wiederaufnahmen von Patienten oder andere Ereignisse vorhersagen. So hilft sie Gesundheitsämtern und Krankenhäusern, effektiver zu reagieren.
Ressourcenzuteilung
KI kann den Patientenfluss vorhersagen und die Zuweisung jedweder Gesundheitsressourcen zu optimieren. Dadurch kann Gesundheitspflege noch effizienter gewährleistet werden.
Medikamentenforschung
und -entwicklung
und -entwicklung
ML kann die Entwicklung von Medikamenten beschleunigen, indem es die Effektivität verschiedener Präparate voraussagt, was Zeit und Kosten bei der Medikamentenforschung spart.
Klinische Studien
KI kann geeignete Teilnehmer für Studien effizienter und genauer ausmachen und beschleunigt damit die medizinische Forschung.
Roboter-Chirurgie
KI-unterstützte Roboter-Operationen sind oft präziser, senken das Risiko menschlicher Fehler und können die Genesung der Patienten verbessern.
Regelkonformität
von Medizingeräten
von Medizingeräten
KI kann Patientendaten genauer analysieren, womit Hersteller medizinischer Produkte und Dienstleistungen einfacher mit Standards von Gesundheitsdiensten und Gesundheitsministerien übereinstimmen (oder ihre Produkte / Dienstleistungen zertifizieren lassen) können.
Verwaltung von Patientenakten
KI kann die Verarbeitung / Auswertung von Patientenakten automatisieren, handschriftliche Notizen digitalisieren oder unterschiedliche elektronische Formate standardisieren, wodurch die Nutzung dieser Daten einfacher wird.
Fallstudien Whitepaper und Veröffentlichungen
Ausgewählte Anwendungsfälle anderer CoEs
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