Machine Learning - Lösungen. Wissen. Seminare.

Machine Learning ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der es Computern ermöglicht, aus Erfahrungen zu lernen und automatisch Muster und Zusammenhänge in Daten zu erkennen. ORDIX nutzt fortschrittliche Algorithmen und Modelle, um komplexe Aufgaben wie Vorhersagen, Mustererkennung und Entscheidungsfindung zu automatisieren.

Unser Team ist darauf spezialisiert, Machine Learning-Lösungen zu entwickeln, die Ihren spezifischen Anforderungen gerecht werden. Wir verfügen über umfangreiche Erfahrung in verschiedenen Branchen und Anwendungsfeldern, darunter Finanzen, Marketing, im produzierenden Gewerbe und mehr.

Unsere Lösungen helfen Ihnen dabei, datengetriebene Entscheidungen zu treffen, präzise Vorhersagen zu tätigen und Prozesse zu automatisieren. Durch die Analyse großer Datenmengen können verborgene Muster und Zusammenhänge aufgedeckt werden, die wertvolle Erkenntnisse für Ihr Unternehmen liefern.

Unsere Machine Learning-Modelle können in verschiedenen Szenarien eingesetzt werden, wie zum Beispiel zur Kundensegmentierung, Churn-Management, Betrugserkennung, Personalisierung von Angeboten und vielem mehr. Wir unterstützen Sie bei der Entwicklung und Implementierung von Machine Learning-Lösungen, die auf Ihre Anforderungen zugeschnitten sind und einen echten Mehrwert für Ihr Unternehmen bieten.

ORDIX blog – Beiträge zu Machine Learning

In ihrem Blog präsentiert die ORDIX regelmäßig Beiträge zu Machine Learning, die das Wissen der Leser erweitern und sie über die neuesten Entwicklungen auf dem Laufenden halten. Von praktischen Anwendungsfällen bis hin zu technischen Tutorials bietet der Blog eine breite Palette an Informationen zu Machine Learning.

Sprachunterricht – Von der Lernschwäche zum Autodidakten

Der wahrscheinlich größte begrenzende Faktor in der Entwicklung von Dialogsystemen ist die Diskrepanz zwischen der Dialogmodellierung durch den Entwickler und der tatsächlich durch den Nutzer&nbs...

Sprachmuster – Wie Chatbots kommunizieren (sollten)

Jede Implementation eines Softwaresystems ist lediglich so gut wie ihr Entwurf. Je nach Kontext gilt dasselbe für Unterhaltungen – und zwar wenn diese nicht der bloßen Unterhaltung dienen, sonde...

Sprachlevel – Wo steht ihr Chatbot?

In dieser Artikelreihe werden wiederkehrende Dialogentwurfsmuster und der Einsatz von Active Learning in Dialogsystemen vorgestellt. Anhand des Rasa-Frameworks wird zudem eine Implementation von einig...

Machine Learning…aber sicher!?

Viele unterschiedliche Branchen nutzen die Vorzüge von Data Science und die Möglichkeit, künstliche Intelligenz einzusetzen. Das bekannteste Beispiel sind dabei vermutlich die Produktempfehlungen auf ...

Wie funktioniert Machine Learning?

Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) sind gefühlt allgegenwärtig und werden in den nächsten Jahren immer wichtiger werden. Typische Anwendungsbeispiele für ML sind personalisierte Vor...

Erfahren Sie mehr in unserem Blog

Seminare im MACHINE LEARNING Umfeld

Durch die stetig wachsende Menge und Verfügbarkeit von Daten und deren vielseitige Einsatzmöglichkeiten nimmt die Bedeutung und Notwendigkeit der automatisierten Analyse und Generierung höherwertiger Information drastisch zu. Konzepte und Algorithmen aus dem Bereich des Machine Learnings ermöglichen es, aus den Daten neue Erkenntnisse zu gewinnen, aufwändige und datenlastige Prozesse zu automatisieren und Modelle zur Vorhersage zu entwickeln. Dieses Seminar bietet einen Einstieg in die Themen Data Science und Machine Learning. Sie bekommen einen Überblick über die wichtigsten Methoden und lernen Algorithmen zur Regression, Klassifikation und zum Clustering kennen. In praktischen Übungen verwenden Sie Python, um Daten aufzubereiten und eigene Modelle zu entwickeln.

ZUM SEMINAR

In der Unternehmenspraxis stehen oft beträchtliche Mengen an Rohdaten zur Verfügung. Diese Daten können häufig erst dann ihr volles Potenzial entfalten, wenn sie durch einen Labeling-Prozess in verwertbare Informationen für überwachte Modelle transformiert werden. In vielen Fällen können aussagekräftige Labels in der Regel nur von Fachexperten vergeben werden, was zu einem zeitaufwändigen und kostenintensiven Prozess führt. Active-Learning nutzt verschiedene Strategien, um den Labeling-Prozess effizienter zu gestalten und somit die Labeling-Kosten zu reduzieren bei zeitgleicher Steigerung der Modellgüte. In diesem einstündigen Webinar wird ein grundlegendes Wissen über den Active-Learning-Zyklus sowie gängige Query-Strategien vermittelt. Weiterhin werden Sie verstehen, wie sich Active-Learning von anderen Labeling-Strategien unterscheidet.

ZUM SEMINAR