Lernen mit neuronalen Netzen.

Deep Learning.

Deep Learning hat sich zu einer Kerntechnologie im Machine Learning Bereich entwickelt und wird von Unternehmen wie Google dazu genutzt, komplexeste Machine Learning und AI Probleme zu lösen.

Kaum ein anderes Thema hat in der jüngsten Zeit im Machine Learning Umfeld für mehr Aufsehen gesorgt als Deep Learning. Deep Learning umfasst verschiedenste Arten von neuronalen Netzarchitekturen, die sich bspw. zur Erkennung von Bild-, Ton- und Textinformationen eignen. Aber auch klassische Data Science Fragestellungen wie Klassifikation oder Regression können mit Deep Learning modelliert werden.

„Deep“ werden die Modelle dadurch, dass, nicht wie bei herkömmlichen neuronalen Netzen, nur eine Schicht an Neuronen, sondern mehrere Schichten in der Netzarchitektur modelliert werden. Dadurch ist das neuronale Netz in der Lage, automatisch Interaktionen und Abstraktionen aus den Daten abzuleiten, die zuvor hätten manuell entwickelt werden müssen. Das Training von Deep Learning Modellen erfordert jedoch viel Erfahrung und Fingerspitzengefühl.

Unsere Data Scientists beraten Sie bei der Entwicklung von Deep Learning Cases und Projekten, programmieren die erforderlichen Modelle in Tools wie Python und TensorFlow und implementieren die Modelle in Ihre IT-Umgebung. Nutzen Sie die spannenden Möglichkeiten, die Deep Learning für Ihr Geschäft bietet.

Anfrage startenCase Studies
  • Scoring / Forecasting

    Entwicklung von Modellen für Klassifikation und Regression durch Feed-Forward-Netze und verwandte Netzarchitekturen.

  • Bildverarbeitung

    Modellierung von Objekterkennungen mit CNNs und automatische Identifikation von Objekten auf Bildern.

  • Sequenzprognose

    Modellierung von sequenziellen Informationen und Prognose von neuen Sequenzen durch LSTMs und GRUs.

  • NLP

    Verarbeitung von textuellen Informationen und Kontexten durch Long-Short-Term-Memory (LSTM) Modelle.

  • Generative Modelle

    GANs erzeugen neue Informationen wie z.B. Bilder und Datensätze basierend auf bereits bekannten Daten.

  • Transfer Learning

    Nutzen Sie bereits erstellte neuronale Netze zur Bild- und Mustererkennung zur Beantwortung Ihrer Fragestellungen.

Data Science im Bereich Deep Learning.

Case Studies im Bereich Deep Learning.

Deep Learning wird von vielen Data Scientists als Zukunfts-Technologie im Bereich Machine Learning und AI angesehen.

Obwohl es bereits seit vielen Jahren neuronale Netze gibt, hat sich erst in der letzten Zeit das Thema Deep Learning entwickelt. Dies ist darin zu begründen, dass erst heute die nötigen technischen Entwicklungen und Tools verfügbar sind, um auch sehr große und komplexe neuronale Architekturen zu trainieren.

Demand Forecasting Logistik

In diesem Projekt haben wir eine Machine Learning Model Factory zum Demand Forecasting im B2B-Bereich entwickelt und in die IT-Infrastruktur...

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