Die Machine Learning
Experten

Software-Entwicklung zur Workflow-Automatisierung

Case Studies

Eine Auswahl von Projekten, die wir bereits abgeschlossen haben.
Machine Vision
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Automatische Planung von Solaranlagen

Unser Auftraggeber ist eine Firma aus dem Solarbereich, welche die Planung, Beratung und Installation von Solaranlagen für Privathaushalte anbietet. Ziel dieses Projekts ist es, den Planungsprozess von Solaranlagen zu automatisieren. Konkret geht es dabei um die Erstellung eines individuellen Angebots für Kunden, damit diese Kosten und Nutzen der Investition abschätzen können und einen ästhetischen Eindruck des Endergebnisses erhalten.
Machine Vision
INCLUDING LIVE DEMO

Erkennung konvektiver Bewölkung

Der Deutscher Wetterdienst (DWD) ist unter anderem für die Erstellung von Wetterberichten für Piloten verantwortlich (in einem System namens METAR). Wir waren beauftragt worden, ein Modell zu erstellen, das die Erkennung konvektiver Wolken mit Hilfe von Satellitenbildern zur Unterstützung anderer Formen der Erkennung unterstützt.
Natural Language Processing
INCLUDING LIVE DEMO

Rechtliche Überprüfung von Mietverträgen

Unser Auftraggeber ist ein Online-Mieterschutzclub, der seinen Kunden die rechtliche Überprüfung ihrer Mietverträge durch erfahrene Partneranwälte anbietet. Ziel des Projekts ist es, ein intelligentes Software-Tool zu entwickeln, das die Anwälte bei der Analyse der Verträge unterstützt. Konkret geht es dabei um die automatische Auswertung sogenannter "Schönheitsreparaturklauseln", die den Mieter zur regelmäßigen Renovierung verpflichten sollen. Oft sind sie fehlerhaft formuliert und daher...

Ihr Partner für Prozess­automatisierung

1. Prozessanalyse

Gemeinsam evaluieren wir Ihre Automatisierungs-Projekte anhand von drei Kriterien: Einsparpotentiale, strategische Wertschöpfung and technische Machbarkeit. Sobald wir uns für ein konkretes Projekt entschieden haben, legen wir großen Wert auf die Integration der späteren Anwender der Software.

2. Innovative Lösungen

Unser Team verfügt über langjährige Erfahrung im Bereich der künstlichen Intelligenz. Unsere Algorithmen finden komplizierte Muster in unstrukturierten Daten (z.B. Bilder oder Texte). Diese Mustererkennung bildet die Basis für die Automatisierung des zugrundeliegenden Prozesses.

3. Decision-support Software

Großen Wert legen wir auf die Integration unserer Kunden in unsere Code Repositories sowie in wöchentliche Projektmeetings. Agilität, sauberer Code und eine modulare Programmstruktur helfen uns, einfach zu wartende Software zu liefern, die funktioniert.

Use Cases

Einige Beispiele, um die Möglichkeiten des maschinellen Lernens kennen zu lernen.

Überwachung des Stadtwachstums

In wachstumsstarken Städten (vor allem in Asien und Afrika) wird es für Stadtplaner zu einer großen Herausforderung, den Überblick über Siedlungen und Infrastrukturbedarf zu behalten.

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Automatische Objekterkennung auf Start- und Landebahnen von Flughäfen

Die Start- und Landebahnen werden von Fluglotsen kontrolliert, die die Start- und Landebahnen vom Turm aus beobachten. Da diese Aufgabe ständige Aufmerksamkeit und die Erkennung...

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Trend Scouting

Ein Algorithmus kann tausende Styles und Outfits von Influencern analysieren und somit Trends der nächsten Saison prognostizieren.

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Automatische Kategorisierung von Dokumenten

Unternehmen, die mit Tausenden von Kunden und Lieferanten zusammenarbeiten, müssen ihre Dokumente kategorisieren, damit Anfragen rechtzeitig bearbeitet werden können.

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Analyse von hand­geschriebenen Anträgen

Handschriftliche Dokumente können durch Machine-Learning-Algorithmen ausgelesen und vorausgefüllt werden. Durch weitere Eingaben können diese Dokumente noch einmal editiert werden, wovon die...

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Einteilung in Qualitätsklassen

Durch standardisierte Bilder von verschiedenen Ledern kann ein Machine Learning Algorithmus Leder klassifizieren und den richtigen Kleidungsstücken zuordnen.

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Fehlererkennung von defekten Autoteilen

Durch defekte Bauteile können große Produktionsausfälle entstehen. Um dem vorzubeugen, kann ein Algorithmus Muster erkennen und fehlerhafte von fehlerfreien Teilen frühzeitig unterscheiden.

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Datenextraktion aus Rechnungen

Unternehmen erhalten täglich Dutzende von Rechnungen. Die Bearbeitung von Rechnungen und die Einhaltung von Zahlungsfristen ist eine zentrale Aufgabe jeder Buchhaltung.

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Blog

Aktuellste Erkenntnisse zu Machine Learning, seinen Anwendungen und den Theorien dahinter.

02. July

2020

Mit BERT automatisiert Fragen beantworten (Teil 2)

Artikel lesen

22. June

2020

Mit BERT automatisiert Fragen beantworten (Teil 1)

Artikel lesen

11. May

2020

Pretraining für die Fernerkundung

Artikel lesen

27. April

2020

Was ist Reinforcement Learning?

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14. April

2020

Wozu gelabelte Daten? (Un)überwachtes Machine Learning

Artikel lesen

30. März

2020

Die besten kostenlosen Labeling-Tools für NLP-Textannotationen

Artikel lesen

16. März

2020

Objekterkennung in Videos mit PyTorch

Artikel lesen

02. März

2020

Was ist Bayes'sche Lineare Regression? (Teil 2)

Artikel lesen

Company

Unser Team verfügt über einen großen Erfahrungsschatz im Bereich der Softwareentwicklung und des IT-Projektmanagements. Wir sind stolz darauf, die Ziele unserer Kunden nie aus den Augen zu verlieren und legen großen Wert darauf, Projekte von Anfang an so zu gestalten, dass sowohl zeitliche als auch finanzielle Vorgaben eingehalten werden. Einige unserer Mitarbeiter arbeiten aus dem europäischen Ausland, aber die meisten von uns arbeiten in unserem modernen Büro im Herzen Berlins.

News

02. June

2020

Nvidia Inception Summit: Neue Titan RTX für dida

Im Februar 2020 wurde dida auserwählt ASMSpotter auf dem [Nvidia Inception Summit / GTC](https://www.nvidia.com/en-us/gtc/topics/ai-startups/) (siehe Presentation Gallery > Computer Vision /...

19. May

2020

NLP Webinar 2/3: Labeling Tools

-- Vielen Dank für die zahlreiche Teilnahme an den ersten Webinaren! Die Folien vom ersten Webinar haben wir Ihnen [hier](https://dida.do/downloads/webinar-1-text-recognition-ocr-or-slides) und vom...

13. May

2020

dida auf der Deep Learning World am 12. Mai

dida's Dr. Petar Tomov und Philipp Jackmuth waren eingeladen am 12. Mai auf der diesjährigen Deep Learning World (DLW) einen Vortrag zu halten. Die DLW ist eine Konferenz mit Schwerpunkt im Bereich...

16. April

2020

Projektabschluss des ESA Projektes "ASMSpotter"

dida hat das ESA Projekt "ASMSpotter" erfolgreich abgeschlossen. Bei dem Projekt wurde untersucht, ob es möglich ist, dass Kleinstbergbau für Gold auf Satellitenbildern mit Machine Learning...