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Wir analysieren Ihr Geschäftsproblem und die verfügbaren Daten. Wir prüfen, ob KI die richtige Lösung ist, welches Modell benötigt wird und definieren Erfolgskriterien.
Individuelle KI steht und fällt mit Daten. Wir bauen Pipelines, um Ihre Daten zu extrahieren, zu bereinigen und in hochwertige Datensätze für das Modelltraining zu überführen.
Unsere Data Scientists wählen die optimale Architektur — Transformer für NLP, CNNs für Vision, XGBoost für Tabellendaten — und balancieren dabei Genauigkeit und Rechenkosten aus.
Wir trainieren iterativ auf Cloud-GPU-Clustern, um riesige Datensätze zu verarbeiten, und wenden Hyperparameter-Tuning an, um maximale Performance herauszuholen.
Ein trainiertes Modell ist oft massig. Wir komprimieren das Modell (z.B. durch Quantisierung) und verpacken es in einen schnellen, sicheren FastAPI-Microservice für Produktionstraffic.
Wir deployen das System mit Docker/Kubernetes. Wir richten Monitoring für 'Model Drift' ein, um automatisches Retraining anzustoßen, sobald Genauigkeit sinkt und neue Daten vorliegen.
Wir glauben an radikale Transparenz. Sie werden immer wissen, wo Ihr Projekt steht und was als nächstes kommt.
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