KI & Automatisierung

Machine Learning auf Ihren Daten, ehrlich gemessen

Gjethe baut Machine-Learning-Modelle für Geschäftsprobleme: Nachfrage- und Absatzprognosen, Klassifikation und Scoring, Empfehlungen, Anomalie- und Betrugserkennung, Textklassifikation und -extraktion sowie Abwanderungsprognosen. Wir beginnen mit der Prüfung Ihrer Daten und einer einfachen Baseline, bewerten Modelle an Daten, die sie nicht gesehen haben, stellen sie hinter einer API oder in Ihren Systemen bereit und überwachen sie, damit sie weiterarbeiten, wenn sich die Welt verändert.

Kostenloses Erstgespräch buchenAngebot anfragen
  • Kostenlose Erstberatung
  • Schriftliches Angebot für Ihr Projekt
  • Flexible Zahlungsmeilensteine

Auf einen Blick

Probleme
Prognosen, Klassifikation, Empfehlungen, Anomalien
Daten
Tabellen, Text, Zeitreihen, Ereignisse
Stack
Python, scikit-learn, XGBoost, PyTorch
Bereitstellung
APIs, Batch-Jobs, in Ihren Apps

Definition

Was ist Machine Learning?

Machine Learning ist eine Menge von Methoden, die aus historischen Daten Muster lernen, um Vorhersagen oder Entscheidungen über neue Daten zu treffen, etwa Nachfrage zu prognostizieren, ungewöhnliche Transaktionen zu markieren oder Produkte zu empfehlen.

Machine Learning kann wertvoll sein, wenn eine Entscheidung oft getroffen wird, von Mustern in Daten abhängt und derzeit nach Faustregeln oder gar nicht getroffen wird. Es kann aber auch viel Geld verschlingen und wenig zeigen. Der Unterschied liegt meist in drei Dingen: einer klaren Entscheidung, die das Modell unterstützt, genug relevanten Daten und ehrlicher Evaluation gegen eine einfache Baseline, bevor etwas ausgerollt wird.

Für wen ist es geeignet?

  • Einzelhandel und E-Commerce

    Absatzprognosen, Produktempfehlungen und Rückgabevorhersagen.

  • Fintech- und Finanzteams

    Risikobewertung, Anomalieerkennung und Kategorisierung von Transaktionen.

  • SaaS-Unternehmen

    Abwanderungsprognose, Lead-Scoring und nutzungsbasierte Erkenntnisse.

  • Logistik und Betrieb

    Lieferzeitschätzungen, Kapazitätsplanung und Wartungsvorhersage.

Was enthalten ist und was Sie behalten

Was enthalten ist

  • Problemdefinition und Erfolgskennzahlen
  • Datenaudit und Machbarkeitsprüfung
  • Baseline-Modelle und Regeln zum Vergleich
  • Feature Engineering
  • Modelltraining und Tuning
  • Evaluation auf zurückgehaltenen Daten
  • Berichte zur Erklärbarkeit
  • Bereitstellung als API oder Batch-Job
  • Überwachung auf Daten-Drift und Genauigkeit
  • Retraining-Pipeline
  • Dokumentation und Model Cards

Was Sie erhalten

Wird am Ende übergeben. Gehört Ihnen.

  • Ein Machbarkeitsbericht mit Baseline-Ergebnissen
  • Trainierte Modelle und Trainingscode
  • Bereitgestellter Vorhersagedienst oder Batch-Job
  • Monitoring-Dashboards und Alarme
  • Modelldokumentation zu Daten, Leistung und Grenzen

Mit der Entscheidung beginnen, dann die Daten

Jedes nützliche Modell unterstützt eine Entscheidung: wie viel Bestand bestellt wird, welche Kunden kontaktiert werden, welche Transaktionen geprüft werden. Wir definieren diese Entscheidung, wie sie heute getroffen wird und was eine bessere Entscheidung wert ist, bevor wir eine Technik wählen. So lässt sich später sagen, ob das Modell geholfen hat.

Dann prüfen wir die Daten. Gibt es genug Historie? Enthält sie das Signal? Sind Labels verlässlich? Eine kurze Machbarkeitsphase beantwortet diese Fragen günstig und vermeidet Monate Arbeit an einem Problem, das die Daten nicht tragen.

Zuerst eine einfache Baseline schlagen

Ein komplexes Modell lohnt sich nur, wenn es etwas Einfaches klar schlägt, etwa die Verkäufe derselben Woche des Vorjahres oder eine Regel, die Ihr Team bereits nutzt. Wir bauen immer diese Baseline und vergleichen mit ihr auf Daten, die das Modell nicht gesehen hat. Manchmal gewinnt die einfache Methode, und das sagen wir Ihnen.

Klassisches Machine Learning oder ein großes Sprachmodell?

ProblemMeist am besten
Zahlen aus der Historie prognostizierenKlassische Zeitreihen- oder Gradient-Boosting-Modelle
Strukturierte Datensätze bewerten oder klassifizierenGradient Boosting wie XGBoost oder LightGBM
Text verstehen oder erzeugenGroße Sprachmodelle, teils feinabgestimmt
Fragen aus Dokumenten beantwortenRetrieval-Augmented Generation
Ungewöhnliche Ereignisse erkennenAnomalieerkennungsmodelle plus Regeln

Modelle verschlechtern sich, daher überwachen wir sie

Kundenverhalten, Preise und Prozesse ändern sich, und ein mit den Daten des Vorjahres trainiertes Modell wird langsam falsch. Wir überwachen Eingabedaten und Vorhersagequalität, schlagen bei Drift Alarm und richten einen Retraining-Prozess ein, damit das Modell nützlich bleibt.

Fairness, Datenschutz und Erklärbarkeit

Modelle, die Menschen betreffen, etwa bei Kredit, Einstellung oder Preisgestaltung, brauchen besondere Sorgfalt. Wir prüfen auf ungleiche Leistung über Gruppen hinweg, nutzen nur Daten, die Sie für den Zweck verwenden dürfen, und liefern Erklärungen, welche Faktoren Vorhersagen treiben. Manche Anwendungen sind reguliert, und Ihre Rechtsberater bestätigen die geltenden Pflichten.

In Ihre Systeme einfügen

Ein Modell, das in einem Notebook lebt, hilft niemandem. Wir stellen Vorhersagen dort bereit, wo Entscheidungen fallen: als API, die Ihre App aufruft, als nächtlicher Job, der Scores in Ihr CRM schreibt, oder als Dashboard, das Ihre Planer nutzen. Die Integration wird von Anfang an geplant, damit die Ausgabe des Modells in einer Form ankommt, mit der Menschen handeln können.

Anzeichen, dass Machine Learning helfen könnte

  • Eine Entscheidung wird oft und im großen Maßstab getroffen
  • Sie haben historische Daten über frühere Ergebnisse
  • Aktuelle Entscheidungen stützen sich auf Bauchgefühl oder feste Regeln
  • Kleine Verbesserungen sind echtes Geld wert
  • Jemand wird auf die Vorhersagen reagieren

So funktioniert maschinelles Lernen, Schritt für Schritt

Jeder Schritt hat ein klares Ergebnis, das Sie prüfen können. Der Zeitrahmen wird in Ihrem Angebot vereinbart.

  1. 1

    Bildformat

    Entscheidung, Erfolgsmaß und Einschränkungen abgestimmt.

  2. 2

    Machbarkeit

    Daten-Audit und Baseline-Ergebnisse.

  3. 3

    Modell

    Features, Training und Evaluation an unbekannten Daten.

  4. 4

    Deploy

    API, Batch-Job oder Integration in Ihre Tools.

  5. 5

    Überwachen

    Drift- und Genauigkeitsverfolgung mit Alarmen.

  6. 6

    Verbessern

    Neutraining und Iteration anhand der Ergebnisse.

Tools und was Ihr Angebot beeinflusst

Die Preisgestaltung richtet sich nach Ihrem Projekt und wird in Ihrem Angebot vereinbart. Diese Faktoren bestimmen es.

Machine Learning: Preisfaktoren
FaktorWarum er wichtig ist
DatenreifeSaubere, zugängliche Daten verkürzen die Arbeit; verstreute Daten brauchen zuerst Engineering.
ProblemkomplexitätManche Probleme brauchen mehrere Modelle oder individuelle Ansätze.
GenauigkeitsanforderungenHöhere Einsätze brauchen mehr Evaluation und Absicherung.
BereitstellungEchtzeit-APIs brauchen mehr Engineering als Batch-Scores.
Monitoring und RetrainingLaufender Betrieb bedeutet Infrastruktur und Support.
RegulierungRegulierte Anwendungen brauchen zusätzliche Dokumentation und Prüfung.

Häufige Fehler, die Sie vermeiden sollten

Was bei uns am häufigsten schiefgeht und wie ein gutes Projekt es vermeidet.

  • Mit dem Algorithmus beginnen

    Wählen Sie zuerst Entscheidung und Kennzahl; die Technik folgt.

  • Auf Trainingsdaten testen

    Modelle sehen bei Daten, die sie kennen, immer gut aus. Bewerten Sie an zurückgehaltenen Daten.

  • Keine Baseline

    Ohne einen einfachen Vergleich können Sie nicht sagen, ob das Modell hilft.

  • Bereitstellen und vergessen

    Modelle driften. Überwachen und neu trainieren.

Häufig gestellte Fragen

Wie viele Daten brauchen wir?

Das hängt vom Problem ab. Eine kurze Machbarkeitsphase betrachtet Ihre Daten und sagt Ihnen ehrlich, ob sie genügen.

Können Sie Genauigkeit garantieren?

Niemand kann das, bevor er die Daten sieht. Wir berichten die erwartete Leistung auf zurückgehaltenen Daten und vergleichen sie mit einer einfachen Baseline.

Nutzen Sie ChatGPT oder ähnliche Modelle?

Bei Textproblemen sind große Sprachmodelle oft das richtige Werkzeug. Für Zahlen und strukturierte Daten sind klassische Modelle meist besser und günstiger.

Kann das Modell seine Vorhersagen erklären?

Ja, in nützlichem Maß. Wir liefern Erklärungen, welche Faktoren Vorhersagen insgesamt und im Einzelfall treiben.

Wo läuft das Modell?

In Ihrem Cloud-Konto oder nach Absprache in unserem, als API, als geplanter Job oder in einem bestehenden System.

Was passiert, wenn sich die Daten ändern?

Das Monitoring erkennt Drift, und ein Retraining-Prozess aktualisiert das Modell, mit Prüfungen, bevor eine neue Version live geht.

Können Sie mit unserem Datenteam arbeiten?

Ja. Wir können das Projekt leiten oder Ihr Team bei konkreter Modellierung, Bereitstellung oder Überwachung unterstützen.

Wem gehört das Modell?

Ihnen, zusammen mit Trainingscode und Dokumentation, sobald das Projekt bezahlt ist.

Bauen Sie Modelle für regulierte Entscheidungen?

Das können wir, mit zusätzlicher Dokumentation, Fairness-Prüfungen und menschlicher Kontrolle. Ihre Rechtsberater bestätigen die konkreten Pflichten.

Wie wird die Entwicklung von Machine Learning kalkuliert?

Sie wird pro Phase angeboten, beginnend mit einer Machbarkeitsstudie, sodass Sie sich erst auf die volle Entwicklung festlegen, wenn die Daten vielversprechend aussehen.

Können Sie ein bestehendes Modell verbessern?

Ja. Wir prüfen Daten, Features und Evaluation, vergleichen mit einer Baseline und schlagen gezielte Verbesserungen vor.

Woher wissen wir, dass das Modell den Einsatz wert ist?

Wir vergleichen es auf zurückgehaltenen Daten mit der Baseline und schätzen den Wert besserer Entscheidungen, damit Sie mit Zahlen entscheiden können.

Können Sie ein Empfehlungssystem für unseren Shop bauen?

Ja, von einfachen „oft zusammen gekauft“-Regeln bis zu personalisierten Modellen, getestet gegen Ihre aktuellen Empfehlungen.

Verwandte Leistungen

Alle Leistungen für KI & Automatisierung

Weiterlesen

Alle Ratgeber

Maschinelles Lernen nach Branche

Finden Sie heraus, was Ihre Daten vorhersagen können.

Sagen Sie uns, was Sie brauchen. Sie erhalten eine ehrliche Einschätzung, einen klaren Plan und ein schriftliches Angebot. Die erste Beratung ist immer kostenlos.

Kostenloses Erstgespräch buchenAngebot anfragen
  1. Wie es weitergeht
  2. 1Sie sagen uns, was Sie brauchen
  3. 2Wir melden uns möglichst innerhalb von 24 Stunden mit Rückfragen
  4. 3Sie erhalten ein schriftliches Angebot für Ihr Projekt