Machine Learning
Machine Learning ist keine einzelne Technik, es ist eine breite Familie von Ansätzen, um Muster aus Daten zu extrahieren und diese für Vorhersagen, Entscheidungen oder Content-Generierung zu nutzen. Wir wenden die richtigen ML-Methoden für jedes Problem an: von einfachen, interpretierbaren Modellen bis hin zu State-of-the-Art-Deep-Learning-Architekturen.
ML-Techniken, Mit Denen Wir Arbeiten
- Supervised Learning, Klassifikation und Regression mit Gradient-Boosted-Trees (XGBoost, LightGBM), Random Forests und linearen Modellen für tabellarische Daten; Deep Learning (CNNs, Transformer) für Bilder, Text und Zeitreihen.
- Unsupervised Learning, Clustering (K-Means, DBSCAN, hierarchisch), Dimensionsreduktion (PCA, UMAP, t-SNE) und Anomalieerkennung für unbeschriftete Datensätze.
- Natural Language Processing, Textklassifikation, Named Entity Recognition, Sentiment-Analyse, Frage-Antwort, Zusammenfassung und Retrieval-Augmented Generation (RAG) mit Large Language Models.
- Computer Vision, Objekterkennung (YOLO, Detectron2), Bildsegmentierung, Bildklassifikation und OCR für Dokumentenverarbeitung und industrielle Inspektion.
- Zeitreihenprognose, Nachfrageprognose, Anomalieerkennung und Trendanalyse mit klassischen (ARIMA, Prophet) und neuronalen (N-BEATS, TFT) Methoden.
- Empfehlungssysteme, Kollaboratives Filtern, inhaltsbasiertes Filtern und hybride Systeme zur Personalisierung von Produkt-, Content- und Service-Empfehlungen.
Unser ML-Toolchain
Wir verwenden Scikit-learn für klassisches ML, PyTorch für Deep Learning, Hugging Face Transformers für Foundation-Modelle und Optuna für Hyperparameter-Optimierung. Experimente werden in MLflow oder Weights & Biases getrackt, Datensätze mit DVC versioniert und Modelle über ONNX Runtime oder TorchServe für maximale Portabilität und Performance deployed.
Verantwortungsvolles ML
Wir dokumentieren jedes Produktionsmodell mit einer Model-Card, die Datenherkunft, Evaluierungsmetriken, bekannte Schwachstellen und Anwendungsfälle abdeckt. Wir führen Bias-Audits durch und liefern SHAP- oder LIME-Erklärungen für Modelle, die bedeutungsvolle Entscheidungen beeinflussen.