Entwicklungsprozess
Die Entwicklung einer Machine-Learning-Software ist komplex und erfordert mehrere Schritte, die wir im Folgenden kurz zusammenfassen.
Maßgeschneiderte KI-Software
Oft erreichen Blackbox-KI-Lösungen nicht die erforderliche Genauigkeit - etwa aufgrund spezifischer Datenszenarien oder aufgrund der Schwierigkeit des Problems. Mit unserem individuellen, maßgeschneiderten Ansatz entwickeln wir KI-Software, die auf den jeweiligen Anwendungsfall zugeschnitten ist und eine bessere Performance erzielt.
Die technischen Details sind entscheidend
Die Entwicklung komplexer KI-Lösungen erfordert das Verstehen von technischen und mathematischen Details. Zudem zeigt sich in der Praxis oft, dass insbesondere eine Kombination von neuartigen Machine Learning-Techniken mit kreativen Ansätzen aus klassischen Bereichen etwa der Mathematik und des Ingenieurwesens zielführend ist.
Wir sind Machine-Learning-Experten
Unser interdisziplinäres Team verfügt über einen fundierten theoretischen sowie angewandten Hintergrund - viele Mitglieder haben einen Doktortitel in Mathematik oder Physik und sind mit den neuesten Techniken des Machine Learnings bestens vertraut.
Produktionssoftware als Fokus
Wir haben den “PoC-to-application gap” wiederholt überwunden und sind stolz, dass der Großteil unserer Software in Produktionssystemen eingesetzt wird. Hierbei achten wir stets auf Skalierbarkeit, Wartbarkeit und MLOps.
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Zieldefinition
In einem ersten informellen Austausch versuchen wir zunächst, das Problem vollständig zu verstehen. Dies funktioniert in der Regel am besten, wenn bereits projektspezifische Daten vorliegen. Wir definieren dann klare Ziele und entwerfen einen detaillierten Projektplan.
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Machbarkeitsstudie
In einer Machbarkeitsstudie, die in der Regel 2 bis 3 Monate dauert, wird zunächst ein “proof of concept” für das gewünschte Projektziel erbracht. Hierbei ist es in der Regel förderlich, eine klare Bewertungsmetrik zu definieren, die den Erfolg dieser ersten Phase quantifiziert.
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Entwicklung der Produktionssoftware
Wenn die Machbarkeitsstudie positiv ausgefallen ist, wird die Software anschließend zur Produktionsreife gebracht - dies dauert in der Regel 3 bis 9 Monate. Hierzu gehören u.a. die Verbesserung der Modellperformance, eine Verallgemeinerung des Modells auf alle relevanten Produktionsszenarien sowie robuste ML-Pipelines und MLOps.
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Wartung der Software sowie Zusatzfeatures
Sobald die Software in Produktion läuft, bieten wir gerne Wartungsleistung an, insbesondere das Überprüfen der Modellperformance oder das Nachlernen der Modelle bei sich verändernden Datensettings. Wünschen nach weiteren Features kann ebenfalls nachgegangen werden.