Maschinelles Lernen (eng. Machine Learning) ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI). Es ermöglicht, Computer dazu zu bringen, aus Daten zu lernen und Entscheidungen zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden.

Dabei werden Algorithmen und Modelle verwendet, die durch das Bereitstellen von Daten “trainiert” werden, um Muster und Zusammenhänge in den Daten zu erkennen. Die Algorithmen und Modelle können dann auf neue, unbekannte Daten angewendet werden, um Vorhersagen zu treffen oder Prozesse zu optimieren.
Diese Technologie nutzen auch Machine Learning-Apps, um bestimmte Aufgaben oder Prozesse zu automatisieren oder zu verbessern.

Anwendungsbereiche für Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen generiert auf automatisierte Weise Wissen und identifiziert Muster und Zusammenhänge in Daten. Unternehmen und Organisationen steigern mit diesen Ergebnissen ihre Effizienz und lösen komplexe Probleme.

Viele verschiedene Bereiche wenden Maschinelles Lernen an, darunter:

  • Bild- und Spracherkennung
  • Vorhersage von Ereignissen oder Trends
  • Personalisierte Empfehlungen
  • Diagnose von medizinischen Bedingungen
  • Vorhersage von Maschinenausfällen

VDMA Machine Learning- Whitepaper

Megatrends Künstliche
Intelligenz und Machine Learning

Klar, die Themen “Künstliche Intelligenz” und “Machine Learning” sind Megatrends. Jeder redet darüber und gefühlt macht es auch jeder. Die daenet KI/ML-Geschichte beginnt bereits im Jahr 1998, als wir unser Logo entworfen haben. Die Hintergrundform des daenet-Logos stellt einen Teil des Dendriten der Nervenzellen dar. Das ist lange her und wir waren damals ganz offensichtlich zu früh dran. Heute scheint die KI angekommen zu sein und daenet ist dabei.

Wir machen nicht nur die KI, sondern forschen aktiv in diesem Gebiet.

Unser ML-basierte App kennenlernen

KI in der Softwareentwicklung - Wir steigern die Produktivität Ihres Unternehmens

Unsere wichtigste “Motivation” war und ist der Bereich “Forschung und Entwicklung”. Wir sind eher eine Ingenieurs- als eine “Mathe-Firma”, was sich auch daraus ausdrückt, dass über 50% der Kollegen inklusive Geschäftsleitung über einen Ingenieur-Abschluss verfügen. Unsere Mission ist es, Software zu entwickeln, die Ihr Leben besser macht, indem diese Ihnen hilft, produktiver und effizienter zu sein. Wir bieten definitiv funktionierende Lösungen - mehr als wissenschaftliche Experimente. Dennoch besteht unser Team aus Wissenschaftlern und Professoren, die im realen Arbeitsleben als Architekten, Softwareentwickler und international anerkannte Experten erfolgreich tätig sind.

Der Visual Components Detector: eine ML-basierte App

Der Visual Components Detector ist eine Machine Learning-basierte App. Sie analysiert Bilder von Artikeln und weist diese automatisch entsprechenden Produktbeschreibungen und Preisen zu. Unsere VCD-App wird durch das Bereitstellen von Beispielbildern und -beschreibungen “trainiert”, um die Muster in den Daten zu erkennen und entsprechende Zuweisungen vorzunehmen.

Facebook icon Twitter icon LinkedIn icon Pinterest

Damir Dobric - Der Architekt der APP

Damir Dobric ist Mitbegründer, CEO und leitender Architekt der DAENET Corporation, einem langjährigen Microsoft Gold Certified Partner und führenden Technologieintegrator, der sich auf Microsoft-Technologien mit Schwerpunkt auf Cloud Computing, IoT und Machine Learning spezialisiert hat.

Damir ist Microsoft Regional Director und arbeitet mit Microsoft zusammen, um Kunden bei der Einführung von Cloud- und verwandten Technologien zu unterstützen. Er arbeitet seit über zwei Jahrzehnten als Entwickler, Architekt, Sprecher und Autor. Er konzentriert sich auf die praktische Umsetzung von maßgeschneiderten Lösungen, die die digitale Transformation ermöglichen.

Außerdem ist er Professor für Software-Engineering und Cloud Computing an der Frankfurt University of Applied Sciences (Deutschland) und forscht mit der University of Plymouth (UK) auf dem Gebiet der Computational Intelligence.

Erfahren Sie mehr über die Arbeit von Damir Dobric: Tech-Blog Neocortex Damir auf Twitter Unternehmensseite Vorträge KI gestaltet mit Microsoft

daenet KI- Kompetenzen

Sie stehen vor Aufgaben, die nur mit dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Maschinellen Lernen zu bewältigen sind, benötigen aber externe Expertise für die Umsetzung?

Unsere Kompetenzen fokussieren auf:

  • Ermöglichen und Umsetzung neuer Geschäftsmodelle durch Kl
  • Implementierung von selbstlernenden KI-Lösungen
  • Integration von KI/ML in die Softwarelösungen

Machine Learning Projektinhalte umfassen:

  • Datenerhebung
  • Datenanalyse
  • Datenaufbereitung
  • Modellschulung
  • Modellintegration

Innovatives Open-Source Projekt: NeoCortex API

Basierend auf Ideen vom Hierarchical Temporal Memory entwickelte Damir ein Framework in .NET Core unter dem Namen NeoCortexAPI. Dieses Open-Source-Projekt beinhaltet alle Forschungsergebnisse in Form einer C#/.NET API. Diese neue Art von KI wird in seiner Funktionsweise dem menschlichen Gehirn nachgebildet und bedient sich nicht - wie herkömmliche Algorithmen - Mathematischen Methoden. In der darauf basierenden wissenschaftlichen Forschung wird deutlich, warum ein Gehirn eine Baby-Phase durchleben muss, und was passiert, wenn dies nicht der Fall ist. Finden Sie mehr zum ICPRAM Award im Bereich Machine Learning Methoden:

Award im Bereich Machine Learning Methoden

Höhere Effizienz für Ihre KI-Projekte

Mit unseren Services bestehend aus Envisioning-/Initial- Workshop, Assessment, Design, Implementierung, Betrieb und Support der Lösung bieten wir Ihnen unser profundes KI-Wissen als standardisierte Best Practice Service-Pakete an. Ziel ist es, Ihre KI-Projekte zu beschleunigen und in die Realität umsetzen, Ihre Entwicklungsteams auszubilden und zu entlasten, sowie Ihnen den Freiraum zu ermöglichen, sich auf Ihre fachliche Expertise und den Aufbau Ihres digitalen Geschäfts zu konzentrieren.

In einem persönlichen Gespräch besprechen wir gerne Möglichkeiten der Umsetzung in Ihrem Unternehmen. 

In einem persönlichen Gespräch besprechen wir gerne Möglichkeiten der Umsetzung in Ihrem Unternehmen.

Beratungsgespräch vereinbaren