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Limebit Konferenzraum

Machine Learning & Künstliche Intelligenz

Wir entwickeln, trainieren und optimieren KI-Modelle für Ihren Anwendungsfall

Beratung & Strategie

Wir begleiten Sie strategisch und beratend bei Fragen wie: Wie baue ich ein eigenes Data Science Team in meinem Unternehmen auf? Welche Aspekte müssen beachtet werden, um eine nachhaltige Datenstrategie zu entwickeln und welche Infrastruktur ist dazu notwendig? Welche Prozesse in meinem Unternehmen lassen sich sinnvoll automatisieren und welcher Aufwand ist damit verbunden?

Modellierung & Evaluierung

Um Machine Learning Algorithmen zu trainieren und letztlich ein produktives Modell zu erzeugen, sind mehrere Schritte notwendig. Wir übernehmen für Sie die Datenerhebung, das Bereinigen und Aufbereiten der erhobenen Daten sowie die letztliche Modellierung. Dabei trainieren wir mehrere künstliche Intelligenzen und berechnen Ihnen präzise den jeweiligen Business-Impact, um das beste Modell für Sie auszuwählen.

Deployment & Hosting

Nachdem das beste Modell ermittelt wurde, muss dieses nun für den produktiven Einsatz zur Verfügung gestellt werden. Wir stellen Ihr Modell über AWS bereit und erstellen Ihnen einen gesicherten Zugang über eine REST-API, damit ausschließlich Sie Zugriff auf Ihr Modell haben.

Implementierung

Auch die Implementierung in Ihr System können wir übernehmen. Sie wollen Ihr Modell direkt als Zellenfunktion bei Excel nutzen? Oder soll das Modell Voraussagen direkt in Ihrem CRM, ERP oder Desktop-Browser übernehmen? Wir übernehmen für Sie die Einbettung, damit sie Ihre künstliche Intelligenz genau an der Stelle nutzen können, wo sie benötigt wird.

Statistische Analysen & Datenvisualisierung

Wir werten Ihre Daten aus, um konkrete Fragestellungen zu beantworten oder neue Zusammenhänge zu finden

Beratung

Wir ermitteln gemeinsam mit Ihnen das Aussagepotenzial Ihrer Daten und entwickeln mögliche Fragestellungen, die mit Ihren Daten beantwortbar sind. Außerdem können wir Sie dabei beraten, durch welche Daten Ihr Datensatz angereichert werden kann, um zusätzliche Erkenntnisse gewinnen zu können.

Deskriptive Analysen

Wir analysieren Ihre Rohdaten und fassen zentrale Kennwerte, Zeitverläufe und Auffälligkeiten zusammen und beantworten die zuvor definierten Fragestellungen. Zusätzlich können wir die Analyseschritte für Sie automatisieren, damit Sie regelmäßige Reports und Auswertungen Ihrer relevanten KPIs erhalten.

Explorative Analysen

Sie wollen Ihre Daten nutzen, um Sachverhalte aufzudecken, die Ihnen noch gänzlich unbekannt sind? Durch die Anwendung verschiedener stochastischer Methoden, decken wir Zusammenhänge auf, die nicht intuitiv erkennbar sind. Wir erstellen Cluster, wir ermitteln latente Eigenschaften Ihrer Kunden oder erstellen Netzwerke, um Verbindungen zwischen Datenpunkten aufzudecken, die bisher unerkannt blieben.

Visualisierung

Die beste Datenanalyse hilft nicht viel, wenn sie intuitiv nur schwer verstanden wird. Wir legen daher einen großen Schwerpunkt auf die anschauliche und verständliche Darstellung unserer Analysen. Wir erstellen Ihnen interaktive Grafiken, die Sie für Präsentationen, Dashboards, Marketingmaterial, Ihre Website oder viele andere Szenarien nutzen können.

Kann Künstliche Intelligenz auch Ihrem Unternehmen helfen? Kontaktieren Sie uns

Wenn Sie uns eine Nachricht schicken, stimmen Sie der Verarbeitung Ihrer Daten gemäß unserer Datenschutzerklärung überein (vgl. insb. Abs. 5 der Datenschutzerklärung).

Wie werden künstliche Intelligenzen bei uns entwickelt?

Präzise Vorhersagen verlangen nach einer soliden Basis. Der Erkenntnisgewinn aus großen Datenmengen kann von hohem Wert sein, wenn ein Data Engineer die richtigen Daten auswählt, gut strukturiert und zugänglich macht. Unser Anspruch ist, diesen Wert für Sie zu schaffen.

Dafür setzen wir individuell entwickelte Machine-Learning-Algorithmen auf geeignete Datensammlungen an. Das beste Modell ist aber nur so gut, wie die zugrunde liegenden Daten. Wenn wir mit der Bearbeitung eines Problems beginnen, liegen oftmals keine geeigneten Daten vor oder die Struktur der Daten ist nicht geeignet für eine weitere Verarbeitung.

Die ersten Schritte sind daher, geeignete Datenquellen zu erschließen und für Algorithmen zugänglich zu machen. Wir sprechen hier in der Regel von sehr großen Datenmengen („Big Data“), die so zusammenzuführen und auszuwerten sind, dass im weiteren Verlauf Modelle darauf aufgebaut werden können.

Ein wichtiges Werkzeug in diesem Prozess sind Datenbanksysteme, in denen Daten aus unterschiedlichsten Quellen strukturell und sachlich verknüpfen werden können. Wir stützen uns hier auf die Vorarbeit eines Data Architekt, der Datenbanksysteme oder Data Warehousing Lösungen plant und entwirft. Gemeinsam mit dem Data Engineer ist er dafür verantwortlich, die notwendigen Datenflüsse zu koordinieren. Dabei ist der Data Architekt mehr der Generalist, der allgemeine Lösungen und Systeme für den Umgang mit Big Data entwirft und der Data Engineer ist derjenige, der diese Lösungen auf das individuelle Problem anwendet, das System für einen konkreten Anwendungsfall aufbaut und tiefer in die Analyse der Daten einsteigt. Diese strikte Trennung ist aber eher konzeptionell – beide Aufgabenbereiche arbeiten bei uns Hand in Hand, um Ihr Problem zu lösen.

Nachdem die erste Aufbereitung der Daten abgeschlossen ist und eine geeignete Datenhaltung implementiert wurde, ist es an der Zeit, dass die Daten ausgewertet werden. Dazu greifen wir auf ein breites Spektrum an Werkzeugen zurück. Die Daten werden „durchleuchtet“, visualisiert, erste Analyseverfahren angewandt. Je nach Zielsetzung, greifen wir hier auf Regressions- oder Klassifizierungsverfahren zurück. Auf den individuellen Bedarf zugeschnitten, kommen verschiedene Programmiersprachen und Tools zum Einsatz. Es geht zunächst darum, Zusammenhänge der Daten und Besonderheiten zu finden.

Sehr wichtig für die weitere Arbeit mit den Daten ist auch, die Herkunft der Daten zu klären. Wir müssen die Daten komplett verstehen, um die Nutzbarkeit zu bewerten.

Wird tatsächlich gemessen, was die Bezeichnung des Datensatzes vermuten lässt? Ist das Messverfahren geeignet? Sind die Daten statistisch aussagekräftig? Ist die Situation der Datenerfassung repräsentativ für den Fall, über den eine Aussage getroffen werden soll? All das sind Fragen die wir uns stellen, wenn wir die Validität der Daten klären. Der Data Scientist kann nur dann optimale Prozesse und Systeme für die Datenerfassung und Verarbeitung vorschlagen, wenn Umfang und Art der Daten bekannt sind.

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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