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AI und Machine Learning

Gemeinsam mit Deinem Unternehmen entwickeln wir die Infrastruktur, die Datenkultur und die Technologieumgebung, mit denen Du Deine Daten optimal nutzen kannst. So kannst Du neue Märkte erschließen und bessere Entscheidungen in Echtzeit treffen.

Unser Team besitzt umfassende Expertise in den Bereichen Datenstrategie, Data Insights sowie künstliche Intelligenz und Machine Learning. Mit über 20 Jahren Erfahrung im Software-Engineering sind wir bestens gerüstet, um gemeinsam mit Ihnen neue Innovationsmöglichkeiten zu identifizieren und potenzielle Risiken frühzeitig zu erkennen.

Entscheidungswissenschaft

Wir verzichten auf skalierbares Lernen und setzen auf eine maschinenzentrierte Strategie. So sind wir in diesem Zeitalter der digitalen Plattformen näher an unseren Kunden als je zuvor. Trotz täglicher Kundenkontakte, die oft in die Millionen gehen, fehlt es vielen Unternehmen an der Ausrichtung dieser Interaktionen darauf, neue Erkenntnisse zu vermitteln. Aber wir wissen, dass es möglich ist, durch geschicktes Vorgehen Informationen über Menschen zu gewinnen sowie betriebliche Kennzahlen zu optimieren. Diese beiden Ziele schließen sich nicht aus: Vielmehr bieten sie die Chance, sowohl Neues zu lernen als auch Prozesse zu verbessern. Leider bleiben viele dieser Möglichkeiten ungenutzt, da es noch immer viele Vorteile über künstliche Intelligenz gibt.

Unser Ziel ist es daher, innovative Strategien vorzustellen, die Organisationen dabei unterstützen, neuartige Ansätze zur effektiven Nutzung von KI kennenzulernen und umzusetzen, insbesondere im Bereich der Entscheidungswissenschaft zur Identifizierung wertvoller Ursache-Wirkungs-Beziehungen.

Azurblau Nvidia

Maschinelles Lernen hilft bei der Erkennung von Anomalien im Krebsdiagnoseprozess

DLP & ML/ NLP - Begriffshäufigkeit Dokument AI

Steuerbescheide, Extraktion von Entitäten und Klassifizierung von Dokumenten mithilfe von Document AI

Akka Elasticsearch

Aufbau eines reaktiven Produkts, von Grund auf

Datenerfassung und ETL Maschinelles Lernen

Die einheitliche Datenanalyseplattform von NashTech führt zu einer verbesserten betrieblichen Effizienz

Apigee-Plattform

Beschleunigen Sie die digitale Transformation mit einer einheitlichen Datenverarbeitungsplattform

Data Science und Datenmodellierung

Unsere Data-Science-Lösung nutzt moderne Datenmodellierung und statistische Verfahren, um Deine geschäftlichen Herausforderungen gezielt zu lösen. Das integrierte Reporting- und Visualisierungs-Framework erleichtert den Informationsaustausch, die Interpretation und die Entscheidungsfindung. Zusätzlich bietet unsere Selfservice-Funktion den Anwendenden mehr Kontrolle. Unsere Data-Science-Lösung deckt den gesamten Datenlebenszyklus ab, von der Datenaufbereitung und -anreicherung über die explorative Analyse und Modellerstellung bis hin zur Validierung und Integration in Geschäftsprozesse sowie der Berichterstattung und Visualisierung.

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Maschinelles Lernen hilft bei der Erkennung von Anomalien im Krebsdiagnoseprozess

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Datenerfassung und ETL Maschinelles Lernen

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Apigee-Plattform

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Grundlagen von KI-Plattformen

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Maschinelles Lernen hilft bei der Erkennung von Anomalien im Krebsdiagnoseprozess

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Datenerfassung und ETL Maschinelles Lernen

Die einheitliche Datenanalyseplattform von NashTech führt zu einer verbesserten betrieblichen Effizienz

Apigee-Plattform

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Intelligente Lösungen

Unsere Lösungen optimieren Deine Prozesse – von der Produktentwicklung bis hin zur Preisgestaltung und Strategie. Wir bieten Lösungen, die auf KI und Machine Learning basieren, um Deine Unternehmensstrategie und Deine Ressource und Investitionen zu stärken und zu unterstützen.

Die besten Köpfe aus den Bereichen Strategie, Design, Verhaltenswissenschaft, Machine Learning, Data Science und Technik helfen Dir, Chancen zu erkennen und zu ergreifen. Wir sind fest davon überzeugt, dass Du nur mit einer funktionsübergreifenden Strategie selbst die komplexesten Herausforderungen bewältigen kannst.

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Maschinelles Lernen hilft bei der Erkennung von Anomalien im Krebsdiagnoseprozess

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Apigee-Plattform

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MLOps

NashTech erleichtert und beschleunigt den Einstieg in ML/AI-Projekte und ermöglicht eine nahtlose Skalierung bis zum Produkt-Deployment. Die Transformation einer modernen Anwendung für Machine Learning – von Konzeption und Ad-hoc-Code hin zu einer robusten und skalierbaren Plattform – stellt nach wie vor eine große Herausforderung für erfahrene Data-Science- und Engineering-Teams dar.

Doch NashTech vereinfacht diesen Prozess durch die Bereitstellung einer umfassende Suite von Tools für die Verwaltung, das Deployment und die Überwachung Deiner ML-Anwendungen. Mit über 23 Jahren Erfahrung in der Entwicklung von ML-gestützten Produkten verfügen wir über das nötige Know-how, um Dir die nötige Unterstützung zu bieten. Aufgrund der hohen Sicherheitsstandards und direkten Bereitstellung durch cloudnative Dienste ist der Prozess für ML-Anwendungen vom Prototyp bis zur Produktivbetrieb jedes Mal eine große Herausforderung, die es erfolgreich zu bewältigen gilt.

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Maschinelles Lernen hilft bei der Erkennung von Anomalien im Krebsdiagnoseprozess

DLP & ML/ NLP - Begriffshäufigkeit Dokument AI

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Apigee-Plattform

Beschleunigen Sie die digitale Transformation mit einer einheitlichen Datenverarbeitungsplattform

Was sind ML-Lösungen?

Lösungen für Machine Learning (ML) sind eine umfassende Suite aus geistigem Eigentum, modernen Tools und fortschittlicher Software, die Innovation und Wachstum im Bereich der KI fördern.

Was sind die wichtigsten Komponenten von KI-Lösungen?

Die wichtigsten Komponenten von KI-Lösungen sind Machine Learning, Natural Language Processing, Computer Vision, Robotik und Expertensysteme. Durch diese Komponenten können Maschinen lernen, verstehen und mit ihrer Umgebung interagieren.

Was sind Beispiele für KI und Machine Learning?

Die bekanntesten Beispiele für KI und Machine Learning sind Siri, Chatbots für den Kundensupport, Expertensysteme, Online-Spiele und intelligente humanoide Roboter. Machine Learning wird häufig für Online-Empfehlungssysteme, Google-Suchalgorithmen und Facebooks Vorschlägen für die automatische Kennzeichnung von Freunden eingesetzt. In unserer Fallstudie erfahren Sie, wie NashTech eine KI-Plattform entwickelt hat, um Informationen über die Grenzen traditioneller Datensilos hinweg zu finden und zu analysieren, damit Elsevier neue Erkenntnisse gewinnen kann: Fallstudie mit Elsevier.

Wie unterscheidet sich MLOps von DevOps?

MLOps zeichnet sich durch einen Fokus auf effizientes Datenmanagement und Modellversionierung aus, während bei DevOps die Gesamtleistung und Zuverlässigkeit der Anwendung im Mittelpunkt stehen. MLOps legt besonderen Wert auf die Optimierung der Modellleistung in Produktivumgebungen und die Implementierung fundierter Monitoring-Strategien. Darüber hinaus umfasst es wesentliche Aufgaben, wie automatisierte Tests und Bereitstellung, und stellt eine reibungslose Integration von Data-Science- und Software-Engineering-Workflows sicher.