Entdecken Sie unsere ML and KI Expertise

CodeCoda nutzt maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz und neurale Netzwerke, um selbstlernende Unternehmenslösungen zu entwickeln. Nutzen Sie unsere soliden technischen Kompetenzen!

Maschinelles Lernen verarbeitet und analysiert große Datenmengen ohne explizite Programmierung. Es untersucht bisherige Erfahrung, lernt daraus und optimiert die Leistungsfähigkeit im laufenden Betrieb. CodeCoda’s ML und KI Wissenschaftler haben viele selbstlernende Systeme für Fintech, Banking, Luftfahrttechnik, Informations- und Contentmanagement sowie Unterhaltungs- und Gamingindustrie entwickelt und liefern Unternehmen, die das Potenzial des maschinellen Lernens nutzen wollen, fortschrittliches Hands-on Wissen.
Wir kreieren viele Modelle für maschinelles Lernen mit Python und R, unter Verwendung von mehreren zusätzlichen Frameworks und Bibliotheken wie Caffe, DeepLearning4J, TensorFlow, Theano, Torch/Py Torch, Matlib und vielen anderen.

Die
ultraintelligente Maschine
ist die
letzte Erfindung,
die der Mensch
jemals
machen muss.

- Nick Bostrom

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Warum KI und ML?

Maschinelles Lernen ist für eine Reihe von Aufgaben dem traditionellen Softwaredesign weit überlegen. Es findet sich in modernen Suchmaschinen, Echtzeit- Datenwissenschaft, digitaler Sicherheit und KI-Software. CodeCoda ist führend auf dem Gebiet der KI, wenn es um modernstes maschinelles Lernen und Know-how im Bereich der kognitiven Datenverarbeitung geht. Wir helfen unseren Kunden, ihre Dienstleistungen zu verbessern und den Wettbewerb mit der Kraft der KI zu übertreffen.

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Anwendungsfall: Cybersicherheit

ML- Systeme untersuchen, wie Benutzer auf Firmendaten zugreifen und kategorisieren Verhaltensmuster. Selbstlernende Algorithmen erkennen Benutzeraktivitäten, die eine Gefahr für Sicherheit sensibler Daten darstellt und handelt indem sie diese isolieren.

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Anwendungsfall: Risikoanalyse

So wie Cybersicherheit sind ML-Algorithmen unglaublich effizient in der Erkennung unregelmäßiger Finanzaktionen. Sie analysieren Benutzeraktionen und unterscheiden zwischen den unterschiedlichen Arten von Transaktionen. CodeCoda entwickelt kundenspezifische selbstlernende Systeme, die Anomalien während des Betriebes erkennen und verdächtige Verhaltensweisen kennzeichnen.

Der Mehrwert von KI und ML- Lösungen

CodeCoda ist bestrebt, einen Mehrwert für das operative Geschäft unserer Kunden zu schaffen. Unsere maßgeschneiderten KI-Lösungen unterstützen Ihr Unternehmen mithilfe der folgenden Services und Methoden:

Unsere KI-Spezialisten verfügen über mehr als 10 Jahre einschlägige Erfahrung in einer Vielzahl von Branchen und liefern aufschlussreiche Lösungen, mit denen Daten in Echtzeit erfasst und verarbeitet werden. KI und maschinelles Lernen können auch als Erweiterung von Business Intelligence-, Data Science- und Big Data-Lösungen eingesetzt werden und bieten zusätzlichen Nutzen durch Echtzeitverarbeitung und automatisierte Entscheidungsfindung. Reagieren Sie, wenn der Kunde interagiert!

Echtzeit-Datenwissenschaft

Selbstlernende Analysetools

KI- Algorithmen und Applikationen

Neuronale Netzwerke und Deep Learning

Automatisierte Kundeninteraktion

Betrugserkennung

Intelligente Cybersicherheit

Bahnbrechenden Geschäftseinblicke

Natürlich Sprachverarbeitung (NLP)

Lieferprozess

Wie ML / KI- Lösungen geliefert werden

ML/ KI ermöglicht selbstlernende Geschäftsprozesse und steigert so die Effizienz des Betriebes.

Von CodeCoda entwickelte KI- und ML-Lösungen verschaffen Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil. Wir haben mit Kunden in verschiedenen Branchen wie Finanzen, Bankwesen, Fintech, Glücksspiel, Glücksspiel und E-Commerce zusammengearbeitet.

Unsere ML-Ingenieure verfügen über domänenspezifisches Wissen in einer Vielzahl von Branchen. Wir verwenden ein einzigartiges Frameworkdesign für maschinelles Lernen, um die Anforderungen unserer Kunden nach Spitzenleistungen, zu erfüllen. Um die besten Ergebnisse zu erzielen, wenden wir eine einzigartige Prozessschicht an:

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Analyse

Wir analysieren das Projekt, die Datensets und ihre Hauptmetriken und legen die relevanten KPI's fest. Die Leistung wird durch die Metrik definiert, welche die Relevanteste für den Erfolg des Endproduktes ist.

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Selektion

ML- Ingenieure wählen den am besten geeigneten Ansatz und Algorithmen, um vorherzusagen, welche Methodik das vorhersagbarste Prognoseergebnis erzielen kann.

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Implementierung

Ingenieure beginnen mit einer minimalen Modellimplementierung, mit der nur sehr wenig Unsicherheit verbunden ist. Wir richten Schulungs- und Testdatensätze für die Entwicklung ein und durchlaufen den Prozess, bis das optimalste Schulungsmodell erreicht ist.

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Messung

Wir messen und validieren den Geschäftswert. Schließlich werden die Schritte 1 bis 4 so oft wiederholt, bis das gewünschte Geschäftsergebnis erzielt ist. Danach richten wir Dashboards ein oder integrieren Lernergebnisse in bereits vorhandene Lösungen im Ökosystem des Kunden.

Wofür ist Maschinelles Lernen gut?

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Prozessautomation

Intelligente Prozessautomation (IPA) kombiniert künstliche Intelligenz und Automation

Intelligente Prozessautomation (IPA)

Von der Automatisierung manueller Dateneingaben bis hin zu komplexeren Bewertungen von Versicherungsrisiken. Mit kognitiven Technologien wie Deep Learning können Maschinen die herkömmliche regelbasierte Automatisierung erweitern. Mit der Zeit verbessern sich die Modelle weiter, da mehr Daten analysiert werden.

02

Verkaufsoptimierung

Chatbots und Digitale Assistenten übernehmen die Welt.

Verkaufsoptimierung & Customer Service

Im Verkauf werden in der Regel eine Menge unstrukturierter Daten generiert, die man nutzen kann, um ML- Algorithmen zu trainieren. Diese massiven Mengen an gesammelten und analysierten Daten sind ideales Schulungsmaterial, welches dem Feintuning des ML-Algorithmus dienet.

03

Sicherheit

Verbessern Sie die Bedrohungssanalyse und reagieren Sie auf Attacken und Sicherheitsvorfälle.

Sicherheit

Prädikative Analytik ermöglicht die Früherkennung von Infektionen und Bedrohungen, während die Verhaltensanalyse sicherstellt, dass Anomalien im System erkannt werden. ML macht es einfach, Millionen von Datenprotokollen von verbundenen Geräten zu überwachen und Profile für unterschiedliche Verhaltensmuster im Ökosystem des Kunden zu generieren.

KI und ML Tech Stack

Tools und Applikationen, mit denen wir Lösungen für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz entwickeln.

Python R Torch / PyTorch Matlib Caffe Tensorflow DeepLearning4J Keras
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