AI & Data Science
AI- und Datenwissenschaften spielen eine entscheidende Rolle für IT-Unternehmen. Aufgrund des wachsenden Einsatzes künstlicher Intelligenz und des rapiden Wachstums der Datenwissenschaft hat sich die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Geschäfte betreiben, dramatisch verändert. Unternehmen müssen sich auf die Potenziale konzentrieren, die AI und Datenwissenschaften bieten, um wettbewerbsfähig zu bleiben.
Analysieren und verstehen
AI und Datenwissenschaften spielen in den meisten Unternehmen eine immer wichtigere Rolle als Werkzeuge zur Automatisierung und KI-gestützten Entscheidungsfindung. Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Deep Learning revolutionieren die Daten- und Dokumentenverarbeitung sowie Big Data-Analyse.
AI-gestützte Systeme sind vielseitig einsetzbar und unterstützen Unternehmen bei der Automatisierung vorhandener Prozesse, der Verbesserung der Kundenbetreuung, der Optimierung des Kunden- und Lieferkettenmanagements sowie der Erkennung von Mustern und Trends in Daten. Darüber hinaus können AI und Datenwissenschaften Unternehmen dabei unterstützen, komplexe Aufgaben und Abläufe zu analysieren und zu verstehen.
Zeit und Ressourcen sparen
Dank unserer fortschrittlichen Technologien und Methoden können wir mächtige Einsichten aus Ihren Daten gewinnen und komplexe Prozesse automatisieren. Unsere Lösungen verbessern nicht nur die Effizienz Ihres Unternehmens, sondern tragen auch dazu bei, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen und den Wettbewerb vor Ort zu übertreffen. Durch die Automatisierung von Routineaufgaben und den Einsatz von Predictive Analytics können Unternehmen wertvolle Zeit und Ressourcen sparen und gleichzeitig die Qualität ihrer Ergebnisse verbessern.
Enge Zusammenarbeit
Unsere Experten verfügen über tiefes Fachwissen und langjährige Erfahrung in den Bereichen maschinelles Lernen, Datenanalyse und Visualisierung. Wir arbeiten eng mit unseren Kunden zusammen, um maßgeschneiderte Lösungen zu entwickeln, die ihren spezifischen Bedürfnissen entsprechen.
Umfassende Expertise in der Forschung
RISE bietet umfassende Expertise in diesem Bereich, von der automatischen Klassifizierung von Dokumenten über die Datenextraktion bis hin zum Pre- und Postprocessing von textuellen Daten mittels Natural Language Processing (NLP) und Text Mining. Wir sind ständig auf der Suche nach neuen Möglichkeiten, um unsere Technologien und Fähigkeiten zu verbessern, und arbeiten eng mit führenden Forschern und Praktikern in den Bereichen KI und Datenwissenschaft zusammen.
Klassifizierung
Datenextraktion
Pre- und Postprocessing
OCR
On-Premises Hardware und GPUs
AIR (AI by RISE)
Klassifizierung
Machine Learning und neuronale Netzwerke ermöglichen es RISE, Dokumente automatisch in verschiedene Kategorien zu klassifizieren, um manuellen Aufwand zu minimieren und intelligente Entscheidungsfindung zu fördern.
Die Klassifizierung erfolgt auf der Basis von Mustern, Inhalten und semantischen Analysen. Dadurch können Unternehmen effizienter arbeiten, ihre Prozesse optimieren und einen Wettbewerbsvorteil erlangen.
Die Klassifikation im maschinellen Lernen ist ein Prozess, bei dem ein Modell trainiert wird, um Vorhersagen über die Kategorie oder Klasse von Datenpunkten zu treffen. Dazu werden zuerst die Daten gesammelt und aufbereitet, sodass darauf aufbauend ein geeignetes Klassifikationsmodell, z.B. Entscheidungsbäume, SVM, Naive Bayes, Logistische Regression oder Neuronale Netze damit trainiert werden kann. Mit Hilfe diverser Metriken wie Accuracy, Precision, Recall und F1-Score wird das Modell evaluiert. Über Hyperparameter-Tuning wird das Modell optimiert und seine Generalisierungsfähigkeit auf unbekannte Daten verbessert. Am Ende kann das Modell Klassenvorhersagen für neue, unbekannte Daten treffen.
Datenextraktion
Machine Learning und Advanced Analytics ermöglichen auch die Extraktion von Informationen aus Dokumenten, die dann in andere Anwendungen, Systeme oder Cloud-Plattformen integriert werden können.
RISE nutzt fortschrittliche OCR-Technologie, Computer Vision und intelligente Algorithmen, um Daten aus Dokumenten automatisch zu extrahieren. Dadurch können Unternehmen ihre Geschäftsprozesse verbessern, Zeit und Ressourcen sparen und datengetriebene Entscheidungen treffen.
Diese Methode der gezielten Datenextraktion ist besonders nützlich, um strukturierte Daten aus unstrukturierten Dokumenten zu gewinnen und sie für weitere Analysen oder Anwendungen nutzbar zu machen. Es erfordert jedoch oft eine sorgfältige Vorverarbeitung und Anpassung der Modelle an die spezifischen Anforderungen und das Format der Dokumente. Mittels Named Entity Recognition (NER) oder Regular Expressions (Regex) werden Entitäen oder Muster erkannt. Die kontextuelle Analyse hilft dabei zu überprüfen, ob die Extraktion korrekt ist.
Pre- und Postprocessing
RISE bietet auch Pre- und Postprocessing-Technologien, um sicherzustellen, dass die Daten, die in Machine-Learning-Algorithmen eingespeist werden, von höchster Qualität sind.
Durch die Verwendung von Datenbereinigungs-, -normalisierungstechnologien und Feature Engineering können wir die Qualität der Ergebnisse verbessern und sicherstellen, dass die Algorithmen präzise, zuverlässig und skalierbar sind.
Die Schritte im Pre- und Postprocessing stellen sicher, dass das Machine Learning-Modell mit sauberen, gut vorbereiteten Daten trainiert wird und dass seine Vorhersagen und Wahrscheinlichkeiten korrekt kalibriert und ausgewertet sind. Im Preprocessing ist die Datenbereinigung (fehlende Werte, Ausreißer, Duplikate) besonders wichtig, um ein schönes Trainingsset zu erhalten. Ebenso muss eine Datennormalisierung (Skalierung, Transformation) durchgeführt werden. Über Feature Engineeing verbessern wir die Modellleistung und verhindern Overfitting.
OCR
OCR-Technologie und Texterkennung sind weitere wichtige Aspekte der Dokumentenverarbeitung. RISE nutzt fortschrittliche OCR-Technologie, KI-gestützte Texterkennung und maschinelles Sehen, um Texte aus Dokumenten automatisch zu erkennen und in digitale Formate, wie z.B. JSON oder XML, zu konvertieren. Dadurch können Unternehmen ihre Geschäftsprozesse effizienter gestalten und wertvolle Ressourcen sparen.
Moderne OCR-Systeme nutzen häufig Deep Learning Modelle, insbesondere Convolutional Neural Networks (CNNs) für die Merkmalsextraktion und Recurrent Neural Networks (RNNs) oder Transformers für die Sequenzmodellierung, um die Beziehungen zwischen den Buchstaben und Wörtern zu verstehen.
Diese Modelle werden auf großen Mengen von annotierten Daten trainiert, um die Vielfalt der Schriftarten, Schriftgrößen und Textformate zu erfassen und dadurch eine hohe Erkennungsgenauigkeit auch unter verschiedenen Bedingungen zu gewährleisten.
On-Premises Hardware und GPUs
RISE trainiert seine Machine-Learning-Modelle auf eigener On-Premises-Hardware und GPUs, um eine sichere, geschützte und DSGVO-konforme Umgebung für die Kundendaten zu gewährleisten. Diese Edge-Computing-Lösungen werden auf die individuellen Bedürfnisse der Kunden zugeschnitten und sind darauf ausgelegt, die Kontrolle über die Daten zu behalten und die Kundendaten besonders zu schützen. Durch die Verwendung von On-Premise-Hardware und GPUs können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Daten sicher und geschützt sind.
Hardware, insbesondere GPUs (Graphics Processing Units), spielen eine kritische Rolle in der Entwicklung und Implementierung von Machine Learning (ML) und speziell Deep Learning (DL) Modellen. GPUs sind für parallele Verarbeitung ausgelegt, wodurch sie Tausende von Operationen gleichzeitig durchführen können.
Moderne GPUs verfügen über spezialisierte Einheiten wie Tensor Cores, die speziell für DL-Berechnungen optimiert sind. Zusätzlich können mehrere GPUs kombiniert werden, um Modelle in Parallel oder auf größeren Datasets zu trainieren. Durch die Beschleunigung der Berechnungen ermöglichen GPUs ein schnelleres Training von Modellen, insbesondere von großen Neural Networks.
AIR (AI by RISE)
AIR ist eine umfassende Lösung für die Entwicklung und das Management von Machine-Learning-Anwendungen und künstlichen Intelligenz-Systemen. Es ermöglicht Unternehmen, den gesamten Lebenszyklus einer ML-Applikation zu managen, was zu schnelleren und effizienteren Lösungen für Kunden führt. Mit AIR können Daten importiert, gelabelt, trainiert und Modelle entwickelt werden, die anschließend in Produktion gebracht und betrieben werden.
Die Plattform unterstützt die Integration von Daten direkt aus Kundensystemen durch verschiedene Adapter, die sowohl Daten abgreifen als auch empfangen können. Unser leistungsfähiger Speicher ist dynamisch erweiterbar und kann große Mengen an Trainingsdaten speichern. Für das Training der Modelle werden moderne Server-GPUs in unserem eigenen Rechenzentrum genutzt, wodurch die Daten stets innerhalb unserer Infrastruktur bleiben und nicht an externe Anbieter wie OpenAI, Amazon oder Microsoft weitergegeben werden.
AIR nutzt fortschrittliche Open-Source-Tools für die Modellentwicklung, einschließlich PyTorch, Scikit-Learn, DVC und Docker. Die entwickelten Modelle werden als Docker-Container in einer dynamisch skalierbaren Kubernetes-Umgebung betrieben und über HTTP-APIs in Geschäftsprozesse integriert.
Im operativen Betrieb werden unsere Modelle automatisiert überwacht, indem Metriken gesammelt werden. Wir verwenden OpenSearch, Prometheus und Grafana, um diese Metriken zu visualisieren und automatische Benachrichtigungen über wichtige Ereignisse zu versenden. Dadurch können Unternehmen mit AIR wertvolle Erkenntnisse aus ihren Daten gewinnen und innovative Produkte und Dienstleistungen entwickeln.
Egal ob künstlich oder natürlich...
...Intelligenz haben wir reichlich vorzuweisen. Bei uns fließt diese unter anderem in die verschiedensten Bereiche der Forschung.