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Deep Learning mit Algorithmen, die auf Big Data lernen

Erstellen und Trainieren eines neuronalen Netzes, das bestimmte Aktionen wie Identifizierung, Analyse und Vorhersage ausführt, kann für den Erfolg Ihres Unternehmens entscheidend sein. Alles, was Sie dafür brauchen, ist eine leistungsstarke Technologie. Softeq hat in die Forschung und Entwicklung von künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) schon lange vor dem eigentlichen Bedarf an KI/ML-Lösungen investiert. Wir bieten fortschrittliche genetische Algorithmen, die dem Training neuronaler Netze zugrunde liegen. Gerne helfen wir Ihnen, in die Machine-Learning-Technologie einzusteigen und Anforderungen an die zukünftige Lösung genau zu definieren. Sei es umfassende Analysen, Online-Empfehlungen, Cognitive Computing oder Vorhersage-Engines — wir sind bemüht sicherzustellen, dass Ihre Vorstellungen mit der ML-Technologie genau umgesetzt werden können.

„Wir haben viele talentierte Mathematiker, Wissenschaftler und Gewinner von Programmier-Wettbewerben mit einbezogen, weil die algorithmischen Herausforderungen, mit denen wir konfrontiert sind, um ein Vielfaches komplexer sind als jene, die durchschnittliche Outsourcing-Unternehmen bewältigen können,“ sagte Christopher A. Howard, CEO und Gründer von Softeq.

Unsere Erfahrung in der Entwicklung von KI/ML-Lösungen

Unsere Kompetenzen in der Algorithmen-Entwicklung haben eine hervorragende Grundlage für die Entwicklung von Machine-Learning-Lösungen geschaffen. Die Experten von Softeq haben ihre Tätigkeit im KI-Bereich begonnen mit bereits vorhandener praktischer Erfahrung in vielen Anwendungsbereichen von Machine Learning.



  • Computer Vision

    — Entwicklung von algorithmischen Lösungen zum Extrahieren von Informationen aus Bildern oder Bilderfolgen.



  • PRODUKTEMPFEHLUNGEN

    — Klassifizierung von Content nach Ähnlichkeits- oder Verhaltenskriterien für E-Commerce-Portale und Multimedia-Plattformen, inkl. Bildkategorisierung, Genre-Erkennung, Empfehlung ähnlicher Produkte, Auftragsmanagement.



  • GESICHTSERKENNUNG

    – Programmierung von Systemen zur Lokalisierung und automatischen Identifizierung von Gesichtern auf Bildern und Videos, inkl. Video Streaming.



  • NATURAL LANGUAGE PROCESSING (NLP)

    — Implementierung von Software für Intent-Analyse, statistische maschinelle Übersetzung, OCR und Textverarbeitung, Sprachmuster-Analyse, die bei intelligenten Suchlösungen zum Einsatz kommt.



  • CHATBOTS

    — Entwicklung von KI-Chatbots für Messenger wie Skype sowie für kundenspezifische VoIP- und IM-Apps.



  • STIMMEN- UND SPRACHERKENNUNG

    — Entwicklung von Speech-to-Text-Lösungen, Integration von Business Apps mit Sprach-Assistenten wie Siri, Cortana, Alexa etc.

Entwicklung von ML/DL-Algorithmen für das IoT

Lösungen für das Internet der Dinge (IoT) — Software und Geräte — erzeugen große Datenmengen, die analysiert werden müssen, um aussagekräftige und umsetzbare Ergebnisse zu erhalten. Mit Hilfe von Machine-Learning-Lösungen können Sie Verhaltensweisen überwachen, Muster erkennen, Höhepunkte und Problemen vorhersagen und vieles mehr. Das Team von Softeq verfügt über alle erforderlichen Programmier- und Datenmanagement-Kompetenzen zur Erstellung von komplexen algorithmischen Systemen, die Ihren Anforderungen entsprechen.



Zu den Algorithmen, die wir bereits verwendet haben, zählen: Gradient Descent / Stochastic / Mini-batch, Linear Regression / Multiple Variables, Logistic Regression, Multiclass Classification, Support Vector Machines, Unsupervised Learning, Anomaly Detection, Decision Tree, Random Forest, Neural und Convolutional Networks.



Analyse von Sensordaten

Lösungen für die Erfassung von Sensordaten und umfassende Analysen von Daten, die von verbundenen Geräten gesammelt oder generiert werden.



Internet of Cars

Smarte Cockpits, Software zur Unfallverhütung, Autopiloten und selbstfahrende Autos mit intelligenten Kameras basierend auf innovativen Technologien wie Intel® RealSense™ und NVIDIA Drive PX 2.



Robotik

KI- und Allround-Software für Roboter aller Art — von einfachen mit Mensch-Maschine-Schnittstellen bis hin zu hoch interaktiven, die in naher Zukunft in den Bereichen Pflege, Bildung und Gesundheit zum Einsatz kommen.


  • Machine Learning

    TECH-STACK FÜR DIE MACHINE-LEARNING-ENTWICKLUNG

    • Microsoft Azure Machine Learning
    • Amazon Machine Learning
    • IBM Watson
    • Google Prediction
    • BigML
    • Python
    • OpenCV
    • Microsoft Cognitive Services
    • Apache Spark
    • TensorFlow


  • Machine Learning API Capabilities

    MACHINE LEARNING API-FUNKTIONEN

    • Smart Tagging
    • Filterung nach Priorität
    • Spam-Filterung
    • Empfehlungen von ähnlichen Produkten
    • Bilderkennung
    • Spracherkennung
    • Textverarbeitung
    • Vorhersage-Mechanismen
    • Performance-Management
    • IoT Datenmanagement

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