Modelle, gebaut auf Ihrem Wissen
Wenn generische LLMs nicht reichen, übernimmt maßgeschneidertes Machine Learning. Wir trainieren Prognose-, Klassifikations- und Visionsmodelle auf Ihren Daten, bringen sie in Produktion und halten sie langfristig gesund — mit voller Governance.
Vom ersten Datensatz zum produktiven Modell mit aktivem Monitoring
Typische Genauigkeit bei Dokumenten- und Bildklassifikation
Vorhersage-Observability mit automatischen Alerts bei Drift und Degradation
Wann ein eigens gebautes Modell wirklich nötig ist
Fertige Modelle sind hervorragend im Sprechen, Schreiben und Zusammenfassen. Aber wenn das Problem sehr spezifisch ist — Nachfrage für eine SKU vorhersagen, Defekte an der Produktionslinie erkennen, Betrug aufspüren oder das passende Produkt empfehlen — braucht es ein Modell, das auf Ihren Daten trainiert wurde. Genau das macht unser ML-Team jeden Tag.
Vor jedem Training bewerten wir Qualität, Volumen und Repräsentativität der Daten. Bei Bedarf reichern wir sie an, labeln KI-gestützt und bauen eine robuste Datenpipeline.
Jedes Modell kommt mit Versionierung, automatisierten Evals, Canary Release, Rollback und Operations-Dashboards. Keine Black-Box-Modelle, die keiner mehr updaten kann.
Wenn Ihre Daten Ihr Haus nicht verlassen dürfen, trainieren und betreiben wir die Modelle on-premise. Ansonsten nutzen wir Managed-GPUs auf AWS, Azure oder GCP — Ihre Wahl.
Nächtliches Retraining mit Drift-Erkennung
Ein kleiner Scheduler prüft nachts den Daten-Drift, entscheidet über ein Retraining und registriert eine neue, nachvollziehbare Version.
Modellfamilien, die wir bauen
Wir wählen die richtige Technik für das Problem, ohne Dogma. Oft schlägt eine Modellkombination das beste Einzelmodell.
Nachfrage, Absatz, Verbrauch
Time-Series-Modelle (Prophet, N-BEATS, temporale Transformer) für Produktionsplanung, Lager, Energie, Schichten und Cashflow mit deklarierten Fehlermargen.
- Multi-Horizont- und probabilistische Prognosen
- Saisonalität, Feiertage und Kampagnen
- Rigoroses Backtesting und Produktionsmonitoring
Dokumente, Transaktionen, Intents
Wir routen Rechnungen, E-Mails, Tickets und Transaktionen in Geschäftskategorien mit Custom-Modellen oder feingetunten pretrained Encodern.
- Document AI für Rechnungen, Verträge, Lieferscheine
- Betrugs- und AML-Erkennung
- Intent Detection für Bots und automatisches Routing
Qualität, OCR, Erkennung
Wir trainieren Visionsmodelle für Inline-Qualitätskontrolle, Handschrift-Erkennung, Objekttracking und visuelle Compliance.
- Object Detection (YOLO, DETR) und Segmentierung
- Layout-bewusstes OCR und Extraktion
- Edge-Deployment auf Kameras und Industrieterminals
Produkte, Inhalte, Angebote
Hybride Empfehlungssysteme (kollaborativ + Content + Kontext) für Conversion, Retention oder Marge — nicht nur Klicks.
- Two-Tower- und Sequenzmodelle
- Eingebettete A/B-Tests und kontextuelle Bandits
- Cold-Start-Schutz und Katalogverwaltung
Wartung, Betrug, Sicherheit
Unüberwachte und halbüberwachte Modelle melden Abweichungen in Echtzeit auf Sensor-, Log- oder Transaktionsdaten.
- Predictive Maintenance für Industrieanlagen
- Betrugserkennung für Zahlungen und Zugänge
- Dynamische Schwellenwerte und Alerts
Extraktion, Entity Linking, Sentiment
Wenn deterministische Textantworten gefragt sind — statt freier Generierung — bauen wir klassische NLP-Pipelines mit vorhersehbarer Performance und niedrigen Kosten.
- Custom Named Entity Recognition
- Relation Extraction und Knowledge Graphs
- Sentiment- und Aspect-Mining für Voice of Customer
Unsere ML-Methode
Wir eliminieren das Risiko, am Ende ein interessantes Modell zu haben, das niemand nutzen kann.
1. Data Discovery & Feasibility
Wir prüfen vorhandene Daten, quantifizieren Signal und Rauschen, definieren die Business-Metrik und entscheiden, ob ML das richtige Werkzeug ist — oder ob ein einfacherer Ansatz gewinnt.
Ergebnis: versionierter Datensatz, Feasibility Score, statistische Baseline, gemeinsame Erfolgsmetrik.
2. Offline-Prototyp
Wir bauen mehrere Baselines und vergleichen sie mit modernen Techniken. Gemeinsam wählen wir den aussichtsreichsten Ansatz, gemessen an Genauigkeit plus Kosten und Latenz.
Ergebnis: reproduzierbare Notebooks, Model Card, Bericht zu Bias und Grenzen, Empfehlung.
3. Produktion und MLOps
Wir verpacken das Modell als robusten Service, deployen mit Canary Release, monitoren Drift und Retraining. Anschließend übergeben wir die Schlüssel — oder betreiben es mit SLA für Sie.
Ergebnis: Live-Service, Modell-CI/CD, Monitoring-Dashboard, Retraining-Plan.
Technologie-Stack
Wir wählen Stacks, die Sie an keinen einzelnen Anbieter binden und Ihre IT-Vorgaben respektieren.
PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, XGBoost, LightGBM, JAX
MLflow, Weights & Biases, DVC, Feast, Kubeflow, Vertex AI Pipelines
TorchServe, Triton, BentoML, SageMaker, Azure ML, KServe
Evidently AI, Arize, Fiddler, Custom Grafana-Dashboards
Snowflake, BigQuery, Databricks, Airflow, dbt, Kafka
AWS SageMaker, Azure ML, GCP Vertex AI, on-premise GPUs, Kubernetes
Verwandte Wege
Modelle in Ihre Systeme bringen
Ein fertiges Modell muss in echte Workflows einziehen: ERP, CRM, Apps. Wir übernehmen das.
ML mit LLM-Power kombinieren
Custom-Modelle und Sprach-Copilots arbeiten oft zusammen. Wir zeigen wie.
Modelle global zuverlässig servieren
Niedrige Latenz, Failover, GPU-Management: ML in Produktion ist ein Distributed-Systems-Thema.
Sie haben Daten? Sehen wir, was sie vorhersagen können
Ein kostenloser Termin mit einem unserer ML-Engineers, um zu prüfen, ob Ihr Datensatz reif ist und welche Modelle wirklich Unterschied machen.
Fragen zu maßgeschneidertem Machine Learning
Wann ein auf Ihre Daten trainiertes Vorhersagemodell nötig ist und wie wir es in Produktion bringen.