Datenwissenschaft und maschinelles Lernen
Wir verfügen über ein solides Verständnis der Kerndisziplinen der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens. Vorausschauende Unternehmen interessieren sich zunehmend dafür, wie Data Science und maschinelles Lernen ihren Erfolg im modernen Zeitalter vorantreiben können.
Tabellarische Daten werden heute in Unternehmen am häufigsten verwendet, und das aus gutem Grund. Es ist einfach, Daten in strukturierten Zeilen und Spalten zusammenzufassen und zu organisieren, und die Menschen wissen intuitiv, wie sie diese Daten lesen können. Tabellarische Daten sind zu einer grundlegenden Organisationseinheit für Unternehmen geworden. Bei so vielen Daten, die sich über Hunderte oder gar Tausende von Tabellen erstrecken, wird es jedoch zu einer Herausforderung, aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Hier kommen maschinelles Lernen und Data Science ins Spiel.
Vereinfacht ausgedrückt ist ein typischer Datensatz für maschinelles Lernen oder für die Kerndatenwissenschaft eine Sammlung von Beobachtungen. Eine Zeitreihe fügt den Daten eine neue Dimension hinzu, eine explizite Reihenfolge der Abhängigkeit zwischen den Datenbeobachtungen.
Diese zusätzlichen Informationen können sowohl in Bezug auf die Datenbeschränkungen als auch auf die Struktur sehr komplex sein. Manchmal können Datensätze viele verschiedene Arten von Zeitreihen enthalten, die berücksichtigt werden müssen, was die Komplexität noch erhöht. Für Unternehmen, die an Prognosen und Vorhersagen interessiert sind, ist die Berücksichtigung von Zeitreihendaten jedoch von entscheidender Bedeutung, um genaue Vorhersagen zu treffen.
Wenn Ihr Unternehmen mehr verwertbare Erkenntnisse aus Ihren Daten gewinnen möchte, ganz gleich, ob es sich um einfache Tabellen- oder Zeitreihendaten handelt, dann machen Sie sich keine Sorgen. Wir verfügen über die notwendigen Fähigkeiten und Erfahrungen, um Ihre Daten zum Leben zu erwecken.
Was können Sie damit tun?
Mit unserem Fachwissen in den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen können wir Unternehmen bei Zielen wie diesen helfen:
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Vorhersage des Kundenlebenswerts
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Empfehlungen zum Produkt
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Beseitigung der manuellen Dateneingabe
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Finanzanalyse und -prognose
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Vorausschauende Wartung
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Erkennung von Spam
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Aufdeckung von Betrug
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Analyse der Kundenabwanderungsrate
Und vieles mehr!
- Maschinelles Lernen
- CV
- Real Estate
Nutzung von Deep Learning für die Analyse der Preisgestaltung in städtischen Gebieten
Auf dem dynamischen Immobilienmarkt von heute ist es für Immobilienfachleute unerlässlich, den Preis verschiedener Zonen innerhalb einer Stadt genau zu bewerten. Diese Aufgabe ist jedoch traditionell schwierig und zeitaufwändig. Um dieses Problem zu lösen, hat unser Team bei AI Superior eine auf Deep Learning basierende Lösung für eine führende Online-Immobilienplattform entwickelt. Durch den Einsatz eines semantischen Segmentierungsansatzes haben wir ein System geschaffen, das Stadtkarten analysiert, verschiedene Gebiete identifiziert und klassifiziert und wertvolle Erkenntnisse gewinnt, um den Preis von Zonen genau zu bewerten.
- Maschinelles Lernen
- CV
- Medizinische
Von Scans zu Einsichten: Deep Learning zur Schätzung des Fett- und Muskelvolumens des menschlichen Auges
AI Superior hat in Zusammenarbeit mit einem Zentrum für Augenheilkunde ein fortschrittliches Deep-Learning-Modell entwickelt, um das Volumen von Fett und Muskeln in menschlichen Augen anhand von CT- und MRT-Aufnahmen der Augenhöhle zu schätzen. Durch die Analyse von MRT-Scans segmentiert unser Modell erfolgreich Fett- und Muskelgewebe in jeder Schicht, was eine genaue Volumenschätzung ermöglicht und den Vergleich des Volumens vor und nach einem Eingriff erleichtert. Dieses bahnbrechende Projekt eröffnet neue Möglichkeiten für das Verständnis und das Management der Augengesundheit.
- Maschinelles Lernen
- Versicherung
Datengetriebene Versicherung: Deep Learning-Lösung für nutzungsbasierte Versicherungen
AI Superior hat eine innovative Lösung für eine Versicherungsgesellschaft entwickelt, die ihren Kunden eine nutzungsabhängige Versicherung anbieten wollte. Durch den Einsatz von Deep-Learning-Algorithmen hat AI Superior ein Modell entwickelt, das Telematikdaten von Fahrern analysieren kann, das die Erkennung von Fahrverhalten ermöglicht und personalisierte Rabatte und Empfehlungen zur Förderung einer sicheren Fahrweise bietet.
- Maschinelles Lernen
- NGOs, NPOs & NCOs
Untersuchung des Zusammenhangs zwischen Bodendegradation und Konfliktprävalenz
AI Superior hat in Zusammenarbeit mit der internationalen humanitären Nichtregierungsorganisation World Vision ein interessantes Projekt durchgeführt, um den potenziellen Zusammenhang zwischen Landverschlechterung und Konflikten in ausgewählten Ländern zu untersuchen. Durch die Analyse des NDVI-Indexes und historischer Konfliktaufzeichnungen sollte das Projekt die Beziehung zwischen diesen beiden kritischen Faktoren aufklären. In diesem Artikel werden die angewandte Methodik, die gewonnenen Erkenntnisse und die Auswirkungen der Forschung untersucht.
- Maschinelles Lernen
- Medizinische
Erforschung des Potenzials von Deep Learning bei der Erkennung von Proptose
Der Bereich der Augenheilkunde hat in den letzten Jahren dank der Integration von Deep-Learning-Algorithmen in Anwendungen des Gesundheitswesens erhebliche Fortschritte gemacht. In diesem Artikel werden wir die Entwicklung eines von AI Superior entwickelten Projekts namens Eye Metrics untersuchen, das die Position der Augenlider genau bewertet und Anomalien im Zusammenhang mit der Proptose identifiziert und gleichzeitig eine effiziente Analyse der Augengesundheit für medizinisches Fachpersonal ermöglicht.
- Maschinelles Lernen
- Finanzen
- Industrie
- Technologie
Wie Künstliche Intelligenz bei der Kreditwürdigkeitsprüfung helfen kann | Credit Scoring AI
Die Qualität des Underwriting-Prozesses ist entscheidend für das erfolgreiche Kreditgeschäft. Die vollständige Automatisierung des Prozesses mit einem Modell für maschinelles Lernen, das eine Entscheidung trifft, hat die Qualität des Kreditportfolios erheblich verbessert und die Geschwindigkeit der Entscheidungsfindung erhöht. Wir entwickelten ein Modell zur Vorhersage des Ausfalls eines Kreditnehmers. Das Modell übertraf die menschliche Leistung und verbesserte die Gesundheit des Kreditportfolios. Außerdem ermöglichte es den Kreditnehmern eine positive Erfahrung durch schnelle Entscheidungen über ihre Kreditanträge.
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- Industrie
- Internet
- Technologie
Wie künstliche Intelligenz mit Skill Analytics | AI und automatisierten Interviewprozessen helfen kann
Wir entwickelten automatisierte Systeme zur Bewertung von Bewerbern und zum Abgleich zwischen Bewerbern und Unternehmen, die es unserem Kunden (einem Online-Recruiting-Unternehmen) ermöglichten, den Prozess der Bewertung technischer Fähigkeiten gründlich zu automatisieren. Dank des Erfolgs der Lösung konnten die Scoring-Experten 800 Arbeitsstunden pro Monat einsparen. Außerdem profitierten sie von der erweiterten Funktionalität ihrer Plattform.
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- Finanzen
- Industrie
- Technologie
Wie künstliche Intelligenz bei Social Media Analytics helfen kann | AI in der Social Media Datenanalyse
Für eine Bank haben wir ein interaktives Tool entwickelt, das Daten aus sozialen Medien analysiert, um Marketingaktivitäten zu erleichtern, indem es die Interessen der Zielgruppe, die Zugehörigkeit zu sozialen Gruppen, demografische Daten usw. erfasst. Die Lösung ermöglichte es der Bank, Rabatte und Angebote anzubieten, um die Kundenbindung zu erhöhen und die Abwanderung zu verringern.
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- Real Estate
- Technologie
Wie Künstliche Intelligenz bei der Schätzung von Immobilienpreisen helfen kann | KI in der Vorhersage von Immobilienmarktbewegungen
Wir haben ein Tool entwickelt, das auf einem maschinellen Lernmodell basiert, um die Schätzung von Immobilienobjekten zu automatisieren und attraktive Angebote auf dem Markt zu finden. Das Tool kann auch den Immobilienmarkt überwachen, um aktuelle Trends zu erkennen. Die Komponente ermöglichte es dem Kunden, Einblicke in den Immobilienmarkt zu erhalten, die anderen Akteuren verborgen sind. Durch den Erfolg des Tools konnte der Kunde einen deutlichen Wettbewerbsvorteil erzielen und hat auf der Grundlage der durch die Lösung gewonnenen Erkenntnisse bereits Immobilieninvestitionen im Wert von rund 20 Millionen Euro getätigt.
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Wie künstliche Intelligenz bei der Verkehrsanalyse helfen kann | AI im Straßenverkehrssicherheitsmanagementsystem
Für einen Systemintegrator, der ein staatliches Projekt durchführt, haben wir ein System zur Verkehrsanalyse entwickelt. Das entwickelte System kann Videoströme von Verkehrskameras verarbeiten und Straßenszenen analysieren: Erkennen von Objekten und Abschätzen ihrer Eigenschaften (Flugbahn, Geschwindigkeit usw.), Erkennen von Staus und Verkehrsverstößen, Erkennen von Fahrzeugmodellen und deren Nummernschildern und vieles mehr. Das System sorgt für eine sicherere Umgebung in der Stadt und ermöglicht die Überwachung von Straßen ohne menschliches Eingreifen.
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- Technologie
Wie künstliche Intelligenz Inhaltsempfehlungen unterstützen kann | AI in Recommendation Content
Um ein Medienunternehmen dabei zu unterstützen, den Lebenszeitwert seiner Kunden zu erhöhen, entwickelten wir Analysen, um Produktempfehlungen aus einer Vielzahl von Kundenquellen bereitzustellen. Dies förderte die Kundenbindung und -treue und stärkte die Loyalität.
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- Technologie
Wie künstliche Intelligenz bei der Kundenabwanderung helfen kann | AI in Consumer Churn
Die Gründe für die Abwanderung von Kunden zu verstehen und zu verhindern, ist eine entscheidende Komponente für die Nachhaltigkeit eines kundenorientierten Unternehmens. Für eine der Online-Spielplattformen hat AI Superior ein maschinelles Lernmodell entwickelt, welches das Spielerverhalten im Laufe des Spiels lernt und die Wahrscheinlichkeit der Abwanderung für einen bestimmten Zeithorizont vorhersagt. Diese Lösung hat dem Kunden geholfen, das Abwanderungsereignis des Spielers vorherzusagen und die am besten geeignete Strategie zur Kundenbindung anzuwenden. Als Ergebnis dieses Projekts konnte unser Kunde die Abwanderung auf 11,3 % senken.
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