Wir helfen unseren Kunden, KI für ihr Geschäft zu nutzen.
SCHLUSSFOLGERN
Bei Fenix Alliance helfen wir unseren Kunden, für ihre Nutzer eine breite Palette von Lösungen zu entwickeln, die lernen und auf Basis unvollständiger Daten Schlussfolgerungen ziehen.
VERSTEHEN
Seit über 10 Jahren stärken wir Organisationen mit Lösungen, die die Bedeutung von Daten interpretieren, einschließlich Text, Sprache und Bildern.
INTERAGIEREN
Wir möchten die Fähigkeiten aller entfesseln – mit Lösungen, die auf natürliche Weise mit Menschen interagieren und über alle Kanäle hinweg Leistung bereitstellen.
Verstehen, wie AI-Modelle erstellt werden
Um den Wert zu verstehen, den der Bereich AI & Cognitive Services von Fenix Alliance bietet, ist es wichtig, zumindest ein grundlegendes Verständnis davon zu haben, wie Modelle der Künstlichen Intelligenz erstellt werden.
Die folgenden Schritte fassen die übergeordneten Phasen zusammen, die zur Erstellung eines nützlichen prädiktiven AI-Modells führen. Für einen detaillierten Einblick in den Modellerstellungsprozess wenden Sie sich bitte Kontaktieren Sie unser technisches Support-Team.
Daten vorbereiten
In dieser Phase werden Daten aus Quellen gesammelt und für das Training des Modells aufbereitet. Während dieser Phase können die Daten bereinigt und dedupliziert werden, der Inhalt der Daten wird verstanden und die für die Vorhersage des Ergebnisses aussagekräftigsten Daten werden ausgewählt. Diese Arbeit wird häufig als Data Wrangling bezeichnet. In der Regel wird das Data Wrangling entweder vom Datenentwickler oder vom Data Scientist durchgeführt, der die Programme zum Sammeln und Aufbereiten der Daten geschrieben hat.
Modell erstellen
Sobald unsere Daten in Ordnung sind, beginnt die Phase der Modellerstellung, in der eine Teilmenge der aufbereiteten Daten (die sowohl die Eingabe als auch das Ergebnis enthält) in einen Algorithmus für maschinelles Lernen oder Deep Learning eingespeist wird, um das Modell zu trainieren. Anschließend wird die Leistung des Modells anhand einer weiteren Teilmenge der aufbereiteten Daten (als Test- oder Evaluierungsdatensatz bezeichnet) gemessen, und das Modell wird danach bewertet, wie gut es die im Testdatensatz beschriebenen Ergebnisse vorhergesagt hat.
Modell bereitstellen
Vorausgesetzt, das Modell hat angemessen abgeschnitten, wird es in einer Datei gespeichert, die zur Bereitstellung bereit ist. In der Phase der Modellbereitstellung wird die erstellte Modelldatei in der Regel an einen Ort kopiert, an dem sie von der AI-Anwendung zur Erstellung von Vorhersagen genutzt werden kann. Dieser Schritt wird typischerweise von einem oder mehreren unserer Entwickler durchgeführt, genauer gesagt von DevOps-Ingenieuren, die dafür verantwortlich sind, dass das Modell stets korrekt in der Produktion bereitgestellt und einsatzbereit ist.
Wir integrieren KI in den Kern Ihres Unternehmens
Bei ComputeWorks entwickeln wir nicht nur AI – wir betten sie nahtlos in Ihre Arbeitsabläufe, Plattformen und Kundenerlebnisse ein. Von der Automatisierung interner Prozesse bis zur Verbesserung des Kundenservice mit konversationeller AI liefern wir praxisnahe, unternehmenstaugliche Lösungen, die messbaren geschäftlichen Mehrwert schaffen.
Betriebseffizienz
Integrieren Sie AI, um manuelle Aufgaben zu automatisieren, menschliche Fehler zu reduzieren und Abläufe zu optimieren – von der Optimierung der Lieferkette bis zu HR-Workflows. Unsere Lösungen sind darauf ausgelegt, sich in Ihre vorhandenen Tools zu integrieren und Ihre Belegschaft zu stärken.
Intelligentere Kundenerlebnisse
Setzen Sie intelligente Chatbots, virtuelle Assistenten und Echtzeitanalysen ein, die Ihre Strategien für Kundensupport, Marketing und Engagement auf ein neues Niveau heben. Wir bringen AI in jeden Interaktionskanal – Web, Mobile, Messaging und mehr.
Decision Intelligence
Nutzen Sie prädiktive Modelle, Trendanalysen und Echtzeit-Erkenntnisse, um strategische Entscheidungen in den Bereichen Finanzen, Betrieb, Vertrieb und mehr zu unterstützen. Unsere AI integriert sich direkt in Ihre Business-Intelligence-Plattformen und Datenpipelines.