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Unser Büro in Moabit

Data Science und Machine Learning Consulting

Wir entwickeln komplexe Machine Learning Algorithmen und sagen zielgenau Geschäftsereignisse und Kundenverhalten voraus

Machine Learning & Künstliche Intelligenz

Lassen Sie sich von intelligenten Algorithmen dabei helfen, Ihr Unternehmen und ihre Produkte weiter zu verbessern. Machine Learning kann Sie bei der Prozessoptimierung, der Vorhersage von Geschäftsereignissen, dem Verhalten Ihrer Kunden, der Aufdeckung von Betrugsversuchen und vielen weiteren Problemstellungen unterstützen. Wir bei Limebit haben uns darauf spezialisiert, sogenannte „künstliche Intelligenzen“ für die verschiedensten Unternehmens- und Branchenkontexte zu entwickeln, zu optimieren und in bestehende Unternehmensstrukturen einzubetten.

Statistische Analysen & Datenvisualisierung

Künstliche Intelligenz ist natürlich nicht die Antwort auf alle Fragen – klassische mathematisch-stochastische Methoden können für zahlreiche unternehmensbezogene Problem- und Fragestellungen effizienter und geeigneter sein. Sei es bei der Überprüfung von Hypothesen im Rahmen von A/B-Tests, multivariaten Tests, der Auswertung von Fragebögen oder dem Einsatz von Faktoranalysen zur Aufdeckung latenter Einstellungen und Eigenschaften Ihrer Kunden. Viele Entscheidungsprozesse in Unternehmen verlangen nach einer sinnvollen Exploration oder Deskription der Daten, um Handlungsentscheidungen ableiten zu können.

Kunden und Projekte

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Was ist Machine Learning?

Maschinelles Lernen lässt einen Computer nützliche Dinge tun, indem der Computer "lernt" eine bestimmte Aufgabe zu lösen. Dieser Lernprozess orientiert sich dabei an der Art und Weise, wie auch Menschen lernen. Die Abläufe werden also nicht traditionell Befehl für Befehl programmiert. Vielmehr erwirbt der Computer analog zum Menschen neues Wissen aus Erfahrung und wendet es an. Dazu analysiert ein Programm Beispiele und versucht, in den Daten Muster und Gesetzmäßigkeiten aufzuspüren. Ziel ist es, daraus Rückschlüsse zu ziehen und Vorhersagen und Lösungen für zukünftige Eingaben zu finden.

Dem Lernalgorithmus wird beispielsweise anhand vieler Beispiele gezeigt, wie ein bestimmtes Objekt in einem Bild bezeichnet wird. Im Fortlauf dieser Rückmeldungen passt die Software ihr Erkennungsmodell immer weiter an und kann mit immer höherer Trefferquote das Objekt selbstständig in neuen Bildern erkennen.

Aus wissenschaftlicher Sicht ist Machine Learning angewandte Data Science, es bedeutet Lernen aus Datenbeständen durch mathematische und statistische Modelle, um die Leistung bei einer bestimmten Aufgabe schrittweise zu verbessern.

Welche Arten des Machine Learnings gibt es?

Beim überwachten Lernen (Supervised Learning) findet der Computer aus gegebenen Eingaben und zugehörigen Ausgaben die "Formel" heraus, die zu den korrekten Ausgaben führt. Er kann die Formel dann auf Eingaben anwenden, um die Ausgabe selbstständig zu berechnen. "Überwacht" heißt, dass das Lernprogramm mit den zu den Eingaben passenden Ausgaben angelernt wird, um diese Ausgaben später selbst geben zu können.

Wenn beispielsweise eine Objekterkennung entwickelt werden soll, die dem Rechner ermöglicht zu erkennen, ob ein bestimmtes Objekt in einem Bild vorhanden ist, dann benötigt man zunächst eine Vielzahl an Bildern. Die Bilder müssen für das Anlernen des Algorithmus bereits Labels besitzen („Objekt ist im Bild“ und „Objekt ist nicht im Bild“). Die Eigenschaften der Bilder (das Feature-Set) können somit zusammen mit den jeweiligen Labels von Neuronalen Netzen verarbeitet werden. Computer sind nun dazu in der Lage, selbstständig jene Muster in den Daten zu erkennen, die die Erkennung des gewünschten Objektes auch in unbekannten Bildern ermöglicht.

Beim unüberwachten Lernen (Unsupervised Learning) werden nur Eingaben betrachtet, ohne dass dazu Ausgaben bekannt sind. Stattdessen suchen unüberwachte Lernalgorithmen nach Strukturen in den Daten, um sie zu gruppieren oder Cluster (Häufungen von Daten mit bestimmten Eigenschaften) zu finden.

Dies sind zwei der meistgenutzten Ansätze für Machine Learning. Es gibt Mischformen beider Ansätze, Weiterentwicklungen und komplexere Architekturen, um weitere Probleme zu lösen.

Welche generellen Einsatzgebiete von Machine Learning gibt es?

Mit der zunehmenden Verfügbarkeit großer strukturierter und unstrukturierter Datenmengen aus vielerlei Quellen, wie Ton, Text, Bild und Sensordaten, mit denen sich Lernalgorithmen trainieren lassen, wird Machine Learning für Optimierungsaufgaben immer interessanter. Machine Learning hilft, komplexe Daten schneller und gezielter einzuordnen und zu organisieren. Standardisierbare Arbeit lässt sich damit zunehmend intelligenter automatisieren.

Bei der Erfassung komplexer Zusammenhänge in großen Datenmengen für Diagnosen aller Art, können selbstlernende Programme Menschen unterstützen oder sie gar übertreffen - von der Aufdeckung von Fehlermustern im Fertigungsprozess bis hin zur Erkennung von Krebstumoren oder Therapieempfehlungen in der Medizin.

Weitere Beispiele der vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten sind z.B. E-Mail-Filterung, Erkennen von Netzwerk-Eindringlingen und Kreditkartenbetrug, Aktienmarkt­analyse und Text-, Sprach- und Bilderkennung, wie Gesichtserkennung bei der Verwaltung von Fotos. Ersatzprodukte können durch automatische Erkennung eines Fotos leicht zugeordnet werden. Beispielsweise Online-Werbung kann dadurch immer besser personalisiert werden.

Welche unternehmerischen Einsatzmöglichkeiten bietet Data Science?

Data Science findet durch Machine Learning zu immer mehr praktischen unternehmerischen Anwendungen. Es leistet heute bereits gute Dienste bei der Optimierung von Geschäftsprozessen und der Automatisierung von redundanten und somit leicht zu standardisierenden Aufgaben.

Unternehmen können sich mit Machine Learning automatisiert besser auf ihre Kunden einstellen, Verwaltungsaufgaben optimieren und dadurch Kosten sparen. Alle Inbound-Kanäle eines Unternehmens lassen sich mit Machine Learning-Dienstleistungen automatisieren. Die Bedürfnisse der Kunden werden besser erkannt, was zur Stärkung der Kundenbindung führt. Empfehlungsdienste stellen sich immer besser auf Kunden ein. Chatbots zur automatisierten Beantwortung von Kundenanfragen werden immer intelligenter. In standardisierbaren Analysefällen wie Versicherungsfällen oder Krankheitsdiagnosen können angelernte Programme menschliche Bearbeiter mit begründeten Bewertungsvorschlägen unterstützen. Strukturelle Probleme können anhand der Auswertung von Supportanfragen gezielter erkannt werden.

Machine Learning ist heute schon bei vielen Unternehmen im Hintergrund von Abläufen so integriert, dass Mitarbeiter und Kunden es nicht wahrnehmen. Es kann zudem eine eigene Dynamik erzeugen, da durch den Einsatz neue Potenziale im Unternehmen erkannt werden können. Es ist absehbar, dass Data Science eine immer größere Rolle in modernen Unternehmenskonzepten spielen wird.

Welche Schritte sind zur Implementierung von Machine Learning in Ihrem Unternehmen notwendig?

Auf das Erheben folgt das Bereinigen und Aufbereiten der Daten, um die Lernalgorithmen optimal darauf anzusetzen. Der Einsatz verschiedener künstlicher Intelligenzen erlaubt es, das beste Modell auszuwählen, welches den besten berechneten Effekt liefert.

Dieses Modell wird für den produktiven Einsatz über die eine Cloud wie Amazon Web Services bereitgestellt. Der Zugriff erfolgt über eine gesicherte Schnittstelle.

Die künstliche Intelligenz wird letztlich an der Stelle implementiert, an der sie in der täglichen Anwendung benötigt wird.

Den kompletten Zyklus der Entwicklung einer individuellen künstlichen Intelligenz haben wir am Beispiel einer Kaffee Maschine für Sie nachgezeichnet.

Gerne unterstützen wir Sie & übernehmen ganze Projekte. Wenn es für Ihr Unternehmen besser passt das Know-How intern aufzubauen, übernehmen wir auch gerne das Consulting für Ihre Mitarbeiter.

Wer Wir sind
Limebit ist eine Berliner Digitalagentur für Data Science, Machine Learning & Künstliche Intelligenzen. Zu den Kunden der Limebit Agentur zählen Startups, Mittelständler und große Unternehmen wie AboutYou und Wikipedia.
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