We hebben een component ontwikkeld om de vaardigheden van werknemers te beoordelen, personen te vergelijken op basis van hun vaardigheidsprofielen en lacunes in vaardigheden te identificeren om daaruit bruikbare inzichten af te leiden. Door het voltooide project kon de klant ongeveer besparen 10.000 manuren en maakten interactieve betrokkenheid mogelijk met de vaardigheidsprofielen van hun werknemers.
De verzekeringsmaatschappij die actief is in het medische/gezondheidsdomein werd geconfronteerd met de uitdaging van de ontwikkeling van een prijsbeleid. Voor hen was het belangrijk om de risico's die verband houden met een bepaalde patiënt te begrijpen en de prijsbeleidsmodellen dienovereenkomstig aan te passen. De klant verwachtte op zijn beurt aanzienlijke besparingen.
We hebben een applicatie gebouwd op basis van een machine learning-model om de waarschijnlijkheid van een bepaalde ziekte te voorspellen op basis van vele invoerkenmerken en parameters, waaronder de medische geschiedenis. Daarvoor hebben we een opleiding gevolgd diepgaand leermodel dat was effectief omgaan met intrinsieke uitdagingen zoals het onevenwicht tussen klassen. Daarnaast hebben we een validatieframework gebouwd om meerdere benaderingen objectief te vergelijken en ervoor te zorgen dat het gecreëerde model aanzienlijk beter presteerde dan andere.
De ontwikkelde Data Science-oplossing presteerde aanzienlijk beter dan de basismodellen die op statistieken vertrouwden. De uitkomst van het model werd gebruikt om het prijsbeleid te optimaliseren om de omzet te verhogen en de risico's beter te beheersen.
AI-ontwikkelingsbedrijf gericht op het leveren van de meest uitgebreide AI-diensten
Wij zijn lid van
Door op Bericht verzenden te klikken, gaat u akkoord met onze Privacybeleid.
Dutch 
English 
German 
Arabic 
French 
Spanish