Entwicklung individueller Machine-Learning-Modelle

Ein Modell, trainiert auf Ihren Daten für eine Aufgabe, an einer Baseline belegt, bevor Sie sich darauf verlassen.

Für CTOs, Product Owner und Datenteams mit eigenen Daten und einer Aufgabe, die sie messen können.

Unsere Entwicklung individueller Machine-Learning-Modelle beginnt damit, als Zahl festzulegen, wie ein gutes Ergebnis aussieht. Daran testen wir bestehende Modelle und trainieren nur dort auf Ihren Daten, wo das besser abschneidet.

eORB Solutions Inc entwickelt individuelle Machine-Learning-Modelle für CTOs, Product Owner und Datenteams mit eigenen Daten und einer messbaren Aufgabe. Wir legen den Maßstab fest, testen bestehende Modelle als Baseline und trainieren nur dort auf Ihren Daten, wo das besser abschneidet. Geschwindigkeit und Betriebskosten werden schriftlich vereinbart, und Ihr Team behält die Kontrolle.

Wann ist ein Standardmodell nicht genau genug?

Wenn es Ihre Aufgabe fast richtig löst, und fast richtig nicht reicht. Ihre eigenen Daten könnten die Lücke schließen, aber niemand nutzt sie.

Was umfasst die Entwicklung eines individuellen Machine-Learning-Modells?

  • Zuerst der Maßstab

    Wie ein gutes Ergebnis aussieht, als Zahl festgelegt, bevor das Training beginnt.

  • Eine Baseline, die zu schlagen ist

    Wir zeigen, wo bestehende Modelle bei Ihrer Aufgabe zu kurz greifen, bevor wir irgendetwas trainieren.

  • Trainiert auf Ihren Daten

    Bilder, Texte oder Sensordaten, gehalten in Ihrem Cloud-Konto oder in einem, das wir auf Ihren Namen einrichten.

  • Schnell und wirtschaftlich im Betrieb

    Antwortzeit und Betriebskosten schriftlich vereinbart, überwacht und durch planmäßiges Nachtraining im Zielbereich gehalten.

Ihre ersten zwei Wochen

Am Ende der zweiten Woche haben Sie den vereinbarten Maßstab, das Ergebnis der Baseline und ein erstes trainiertes Ergebnis auf Ihren eigenen Daten. Sie sehen, ob sich ein individuelles Modell lohnt, bevor Sie sich weiter festlegen.

Was danach kommt

Vollständiges Training und Evaluation

Das Modell, trainiert auf Ihrem vollständigen Datensatz und am vereinbarten Maßstab getestet.

Betrieb und Monitoring

Das Modell läuft mit der vereinbarten Geschwindigkeit und zu den vereinbarten Kosten, und seine Genauigkeit wird im Produktivbetrieb beobachtet.

Ein Zeitplan für das Nachtraining

Regelmäßiges Nachtraining mit neuen Daten, damit die Genauigkeit hält, wenn sich Ihr Geschäft verändert.

Integration in Ihr Produkt

Das Modell, über dokumentierte APIs mit Ihren Anwendungen verbunden.

Fragen, die Käufer stellen

Wie viele Daten brauchen wir?
Oft weniger als erwartet, aber das hängt von der Aufgabe ab. Wir sehen uns vor jeder Verpflichtung eine Stichprobe Ihrer Daten an und sagen Ihnen, ob sie ausreicht, was fehlt und wie es sich erheben lässt. Die ersten zwei Wochen prüfen diese Einschätzung dann an einem echten Ergebnis.
Wo läuft es, und wem gehört es?
Es läuft in Ihrem Cloud-Konto oder in einem, das wir auf Ihren Namen einrichten. Modell, Code und Daten gehören Ihnen ab der ersten Woche, und Ihre Daten trainieren nur Ihr Modell. Zugriff und Speicherort werden vorher schriftlich vereinbart.
Was, wenn ein bestehendes Modell gut genug ist?
Dann sagen wir es Ihnen, und Sie behalten es. Die Baseline ist dafür da, diese Entscheidung ehrlich zu treffen, bevor Sie Geld für Training ausgeben. Manche Aufgaben sind mit einem bestehenden Modell, klaren Anweisungen und Ihren Dokumenten besser bedient, und wir sagen das, wenn es so ist.
Wer behält die Kontrolle?
Ihr Team. Die Ergebnisse des Modells werden am vereinbarten Maßstab überwacht, und Menschen entscheiden, wie seine Ausgaben in Ihrem Produkt oder Prozess verwendet werden. Fällt die Genauigkeit unter das vereinbarte Niveau, wird Ihr Team alarmiert, und das Modell wird nachtrainiert oder auf die vorherige Version zurückgesetzt.
Was kostet das?
Das hängt vom Umfang ab. Die wichtigsten Faktoren sind die Daten, die Aufgabe, wie schnell das Modell antworten muss und wie viele Anfragen es verarbeiten wird. Nennen Sie uns Ihre Website, und wir melden uns mit einem klaren Plan und einer schriftlichen Kostenschätzung.

Erst der Maßstab, dann das Modell