Umfassende Lösungen, maßgeschneidert für Ihre spezifischen Bedürfnisse.
Vom Konzept bis zum Launch folgen wir einer bewährten Methodik.
Wir analysieren Ihre historischen Interaktionsprotokolle, Suchanfragen und Katalog-Metadaten, um vielversprechende Empfehlungsmuster zu identifizieren.
Wir entwickeln automatisierte Daten-Pipelines auf Apache Spark zur Bereinigung und Verarbeitung von Klicks, Aufrufen und Transaktionsdaten.
Wir trainieren kollaborative Filter, Matrix-Faktorisierung und Deep-Learning-Ranking-Modelle unter Verwendung von TensorFlow Recommenders.
Wir speichern vorberechnete Empfehlungsvektoren in Redis-Datenbanken, um Vorschläge in Millisekunden abzurufen.
Wir stellen die Empfehlungs-Engines als sichere REST-APIs bereit und binden diese an Ihre Anwendungen an.
Wir führen A/B-Tests durch, um Klickraten zu überwachen und Modell-Hyperparameter zur Maximierung der Conversion-Rate anzupassen.
Von führenden Unternehmen weltweit vertraut
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Extrahieren Sie verwertbare Informationen aus Bildern und Video-Streams mithilfe fortschrittlicher Deep-Learning- und neuronaler Netzwerk-Modelle.
Mehr erfahrenPassen Sie Open-Source-Sprachmodelle an Ihre spezifische Domäne an. Wir optimieren LLMs mit LoRA, QLoRA und Supervised Fine-Tuning für maximale Effizienz.
Mehr erfahrenMaximieren Sie die Ausgabequalität von LLMs mit strukturierten Prompt-Systemen. Wir entwickeln optimierte Prompt-Pipelines mit Testing und Guardrails.
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