Zum Hauptinhalt springen
Projekt starten

Predictive Analytics · NLP · Computer Vision

Machine Learning für bessere Entscheidungen.

Von Predictive Analytics über NLP bis Computer Vision – ML- Modelle, die echten Business-Wert liefern. Praxiserprobt, produktionsreif und mit messbarem ROI.

Ab 8.500 €Predictive Analytics
Business-Firstmessbarer ROI
MLOpsProduction-Ready

Grundlagen

Machine Learning – Muster erkennen,
Zukunft vorhersagen.

Machine Learning ermöglicht es Computern, aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden. Statt Regeln zu definieren, findet ML die Muster in Ihren Daten selbst.

Die Anwendungsmöglichkeiten sind vielfältig: Welche Kunden werden kündigen? Wie viel werden wir nächsten Monat verkaufen? Ist diese Transaktion betrügerisch? Was ist die Stimmung in diesem Kundenfeedback? ML liefert Antworten auf Fragen, die mit klassischer Programmierung nicht zu lösen sind.

Im Gegensatz zu LLMs (ChatGPT) eignet sich klassisches ML besser für strukturierte Vorhersagen mit klaren Metriken. Wir wählen den richtigen Ansatz für Ihren Use Case – oft ist eine Kombination aus beiden am effektivsten.

Beispiel: Training und Deployment eines Churn-Prediction-Modells – vom Datensatz bis zum produktiven SageMaker-Endpoint

Unser Ansatz

Unser ML-Ansatz.

Business-First, nicht Technologie-First.

  • Business-First Ansatz

    Wir starten mit dem Business-Problem, nicht mit der Technologie. Jedes ML-Projekt muss einen messbaren ROI haben, sonst lassen wir es.

  • Schnelle Iteration

    Schnelle Prototypen statt monatelanger Forschung. Sie sehen früh, ob ML für Ihren Use Case funktioniert – bevor Sie viel investieren.

  • Production-Ready

    Modelle die laufen, nicht nur in Notebooks funktionieren. CI/CD, Monitoring, Retraining – wir liefern produktionsreife Systeme.

  • Datenqualität im Fokus

    Gute Daten sind wichtiger als ausgefallene Modelle. Wir helfen bei Data Cleaning, Feature Engineering und Data Pipeline Design.

Leistungen & Preise

ML-Projektarten & Preise.

Der richtige ML-Ansatz für Ihr Problem.

  • 4-8 Wochen
    Ab 8.500€

    Predictive Analytics

    Vorhersagemodelle für Business-Entscheidungen: Churn Prediction, Sales Forecasting, Demand Prediction, Preisoptimierung.

    • Churn Prediction
    • Sales Forecast
    • Demand Planning
  • 6-10 Wochen
    Ab 12.000€

    NLP & Textanalyse

    Textklassifikation, Sentiment Analysis, Named Entity Recognition. Verstehen Sie, was Ihre Kunden schreiben.

    • Sentiment Analysis
    • Text Classification
    • Topic Modeling
  • 8-12 Wochen
    Ab 15.000€

    Computer Vision

    Bildanalyse und -klassifizierung für Qualitätskontrolle, Objekterkennung oder Dokumentenverarbeitung.

    • Quality Control
    • Object Detection
    • OCR
  • 4-8 Wochen
    Ab 9.500€

    Anomaly Detection

    Erkennung von Ausreißern und ungewöhnlichem Verhalten. Betrugserkennung, Predictive Maintenance, Monitoring.

    • Fraud Detection
    • Predictive Maintenance
    • Monitoring
train_churn_model.py
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import classification_report
model = RandomForestClassifier(n_estimators=300, max_depth=12)
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)
print(classification_report(y_test, y_pred))
# precision 0.87 · recall 0.84 · f1 0.85 · AUC 0.90

So arbeiten wir

Von der Datenanalyse zum produktionsreifen Modell.

  1. Business Case & DatenanalyseWir verstehen Ihr Business-Problem und analysieren Ihre Daten. Ist ML der richtige Ansatz? Welche Daten brauchen wir? Was ist der erwartete ROI? (Dauer: 2-4 Tage)
  2. Prototyp & Proof of ConceptSchneller Prototyp mit einem Subset Ihrer Daten. Sie sehen, ob ML funktioniert und welche Genauigkeit erreichbar ist. (Dauer: 1-2 Wochen)
  3. Feature Engineering & TrainingVollständige Datenaufbereitung, Feature Engineering, Modell-Training und Hyperparameter-Tuning für optimale Performance. (Dauer: je nach Scope)
  4. Evaluation & ValidationRigoroses Testing auf Hold-out-Daten. A/B Tests wenn möglich. Sicherstellung dass das Modell in der echten Welt funktioniert. (Dauer: 1-2 Wochen)
  5. Deployment & MonitoringProduktions-Deployment als API, Integration in Ihre Systeme, Monitoring der Model Performance, Retraining-Pipeline. (Dauer: 1-2 Wochen)

Bewährte Tools

Unser ML Tech Stack.

Bewährte Tools für produktionsreifes Machine Learning.

  • PythonPrimäre Sprache
  • PyTorchDeep Learning
  • scikit-learnKlassisches ML
  • PandasDatenverarbeitung
  • NumPyNumerische Ops
  • Hugging FaceNLP Models
  • MLflowExperiment Tracking
  • AWS SageMakerCloud ML
  • FastAPIModel Serving
  • DockerContainerisierung

Häufige Fragen zu Machine Learning

Antworten auf die wichtigsten Fragen

Machine-Learning-Beratung vor Ort & Remote

Persönliche Beratung in Oberfranken, Südthüringen und deutschlandweit

Kernregion Oberfranken

CoburgNeustadt b. CoburgKronachLichtenfelsSonneberg

Erweiterte Region

BambergBayreuthKulmbachHofErfurtWürzburg

Deutschlandweit & Remote: Die meisten unserer Projekte betreuen wir effizient per Remote-Zusammenarbeit. Vor-Ort-Workshops in der Region sind jederzeit möglich.

Passt dazu

Verwandte Services.

Weitere Leistungen rund um ML und Data Science.

ML-Projekt starten?

Lassen Sie uns besprechen, wie Machine Learning Ihrem Business helfen kann. Kostenlose Erstberatung mit Datenanalyse.

ML-Projekt anfragenAllgemeine Anfrage