Deep Learning

Wor*um geht es?

  • Beim Deep Learning lernt eine Software, Muster in der (digitalen) Darstellung von Bildern, Tönen und anderen Daten zu erkennen.
  • Beim Training eines neuronalen Netzes werden Merkmalsrepräsentationen Schicht für Schicht erlernt, so dass z.B. Bilder oder Gegenstände vom System mit hoher Wahrscheinlichkeit richtig erkannt werden.
  • Wesentlicher Treiber für Deep Learning ist die Verfügbarkeit großer Datensätze und die immer bessere Hardware. Dadurch lassen sich Modelle mit vielen Millionen Parametern trainieren.
  • In vielen Anwendungsbereichen gelangen in den letzten zehn Jahren spektakuläre Durchbrüche, z.B. in der Bild- und Spracherkennung, in der Analyse von Text oder im Bereich der Spiele-KI.

Was macht *um besser?

Bei uns gibt es keine Lösung von der Stange. Für unsere Kunden entwickeln wir maßgeschneiderte Deep Learning Lösungen basierend auf state-of-the-art Verfahren. Für die verschiedenen Problemdomänen werden unterschiedliche Architekturen eingesetzt, etwa Convolutional Neural Networks (CNNs) für Bilderkennung oder rekurrente Netze (RNNs) für die Analyse von Sequenzen wie z.B. Zeitreihen. So erhält jeder Kunden die für ihn optimale Lösung, egal ob B2C oder B2B.

Unser Data Science Team hat branchenübergreifend jahrelange Erfahrung im Bereich Machine/Deep Learning. Das Team ist multi-disziplinär und bietet einen Mix aus Mathematikern, Psychologen, Physikern und Informatikern, um die verschiedenen Facetten eines Datenproblems aus unterschiedlichen Blickwinkeln zu beleuchten. Wir bleiben auf dem aktuellsten Stand der Forschung und haben keine Scheu vor technischen Neuerungen.

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