KI, ML und Daten
Individuelle KI-Modelle, Computer Vision und MLOps.
Wir trainieren Modelle auf Ihren Daten, setzen Computer Vision dort ein, wo die Arbeit stattfindet, und richten die Datenpipeline und das MLOps ein, die Ihr Team für den Betrieb braucht. KI-Agenten kommen dort zum Einsatz, wo ein Mensch die Kontrolle behält.
KI, ML und Daten
01Entwicklung individueller Modelle
Wir trainieren Modelle auf Ihren Daten für die Entscheidung, die Ihr Betrieb treffen muss, und setzen sie mit Monitoring ein. Generative Modelle verwenden wir nur dort, wo die Aufgabe sie verlangt.
02Computer Vision
Klassifikation, Erkennung und Kennzeichnung, an realem Bildmaterial aus der Produktion validiert und dann als Pipeline eingesetzt, die Ihre Bediener nutzen können.
03Daten und MLOps
Datenbereinigung, Labeling, Training, Deployment, Drift-Monitoring und Übergabe. Der Betrieb ist in der Cloud, On-Premises oder hybrid möglich, wenn die Governance es verlangt.
04KI und Agenten
Automatisierung für Aufgaben, für die ein Skript zu starr ist, mit einer Person, die die wesentlichen Entscheidungen prüft.
Wie ein Projekt abläuft
Ein Projekt beginnt mit den Daten und der Entscheidung, die das Modell unterstützen soll. Wir validieren den Ansatz an realen Daten oder realem Bildmaterial, bauen die Datenpipeline und das MLOps um das Modell auf und behalten einen Menschen in der Schleife, wo Urteilsvermögen gefragt ist.
Der Weg ist derselbe wie bei anderen Projekten: ein kurzer Proof of Concept bei hohem Risiko, dann das Release in die Produktion mit Monitoring, Dokumentation und einer benannten verantwortlichen Person.
Liegt das Hauptproblem im Betrieb rund um das Modell, empfehlen wir, mit Solution Engineering zu beginnen.
Fragen
Arbeitsweise01Kann das Modell auf unserer Infrastruktur bleiben?
Ja. Modelle können je nach Ihren Anforderungen in der Cloud, On-Premises oder hybrid laufen. Sensible Daten müssen Ihre Umgebung nicht verlassen.
02Welche Technologien setzen Sie ein?
Unser Stack umfasst PyTorch, MLflow und PostgreSQL, je nach Projekt betrieben auf AWS, Azure, GCP oder Kubernetes.
03Setzen Sie Software- und KI-Projekte in der Türkei und in den USA um?
Ja. Das Engineering sitzt in Adana und Ankara TEKMER, die US-Adresse befindet sich in Dover, Delaware. Discovery und Umsetzung laufen für Teams in beiden Ländern.
Erzählen Sie uns von Ihrem Projekt.
Ein 30-minütiges Discovery-Gespräch, danach eine Gründerpräsentation.
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