Ein bewährter Prozess, der über 35+ maschinelle Lernprojekte weiterentwickelt wurde. 

Unser Team für maschinelles Lernen hat Dutzende von erfolgreichen Projekten auf den Markt gebracht. Wir führen Sie durch den Prozess, um Ihr Risiko zu minimieren und die Fehler zu vermeiden, die ML-Projekte vom Kurs und über dem Budget abbringen.

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Ihre 4 Schritte zum maschinellen Lernerfolg

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Dauer: 1 Tag

Schritt 1: Strategietag

Wählen Sie das richtige Problem

Ihr Projekt beginnt mit einem intensiven Strategietag vor Ort!

Es ist eine explorative, ganztägige Sitzung, in der wir Ihr Unternehmen eingehend kennenlernen.  Wir helfen Ihnen, das richtige Problem zu definieren und den besten Ansatz basierend auf Ihrem Geschäft, Ihrer Domäne, Ihren Zielen und Daten zu wählen!

Die Vorabvalidierung der Lösung hilft, kostspielige Fehlentscheidungen zu vermeiden - wie z.B. die falsche Frage zu stellen, ausreichende Daten zu haben oder ein zu komplexes Problem zu wählen.

2

Dauer: 4 Wochen

Proof of concept

Validieren Sie Ihre Lösung

Wir nutzen unsere Ingenieurskunst, Erfahrung und vorgefertigte Recheninfrastruktur, um in 4 Wochen oder weniger bei PoC für Ihre ML-Lösung anzukommen.

Ein schneller und kostengünstiger Zugang zu PoC ist unerlässlich, um frühzeitig von Ihrem Team eingekauft zu werden. Und um das Risiko einer Produktionslösung zu minimieren, die unter den Erwartungen liegt.

In dieser Phase validieren wir den Algorithmus, um sicherzustellen, dass er Ihr Problem löst. Und dann nehmen Sie Anpassungen vor oder leiten Sie unsere Bemühungen auf der Grundlage des Gelernten um.

3

Dauer: 2-6 Monate

Entwickeln, Integrieren, Testen

Ihre ML-Lösung geht live

Unser Team arbeitet in 2-wöchigen Sprints an der Entwicklung Ihrer Lösung, mit halbwöchentlichen Telefonaten, um unsere Fortschritte zu besprechen. Die Echtzeit-Kommunikation über Slack oder MS Teams bringt die Probleme voran und hilft, Kommunikationsengpässe zu umgehen.

Dann nehmen wir die Lösung live, um ihre Leistung in Ihrem Produktionsablauf zu bewerten.

Schließlich automatisieren wir alles, stimmen die Details ab und übergeben Ihre Lösung - herzlichen Glückwunsch, Ihre Daten funktionieren nun offiziell für Sie! 

4

Dauer: Fortlaufend

Lernen. Skala. Wachsen.

Bauen Sie auf Ihren Erfolg

Eine erfolgreiche ML-Anwendung ist kein Endpunkt - sie ist eine Startrampe. Also, was kommt als nächstes? 

Wir können Ihnen helfen, Ihre Lösung schnell auf andere Standorte, Projekte oder Produkte zu übertragen. Oder entwickeln Sie völlig neue Strategien, um Ineffizienzen zu beseitigen, Prozesse zu verbessern oder den Umsatz zu steigern.

Oder Ihr Entwicklungsteam kann es von hier aus übernehmen und auf dem Gelernten aufbauen. Wir sind hier, um Sie zu beraten, wenn Ihr Team festsitzt.

Wir sind sehr zufrieden mit der Unterstützung von Data Revenue - insbesondere mit ihrem Wissen und der Anwendung von Machine Learning, Projektmanagement und Kundeninteraktion.

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Was Sie von uns erwarten können

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Klare Kommunikation

Wir haben kein Verkaufsteam. Oder "Junior"-Ingenieure. Oder Kundenbetreuer. Bei jedem Projekt arbeiten Sie direkt mit unserem A-Team zusammen. 

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All-Access, jederzeit verfügbar

Wir arbeiten mit ein paar Kunden gleichzeitig, so dass Sie unsere volle Aufmerksamkeit haben. Der CEO & CTO leitet Ihr Projekt persönlich und kennt jedes Detail in- und auswendig.

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Keine Zählstunden

Du bekommst nie eine Rechnung von uns für geleistete Arbeitsstunden. Wir vereinbaren einen Projektpreis und das ist es, was Sie bezahlen. Keine Kostenüberschreitungen. Keine Überstunden.

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Lernen Sie von unserem Team

Wir arbeiten mit Ihrem Team zusammen und es erhält während des gesamten Projekts vollen Zugriff auf unseren Code. So kann Ihr Team von uns lernen, um seine ML-Fähigkeiten zu verbessern.

Was Sie bekommen

Proaktives Projektmanagement und eine maßgeschneiderte Lösung, die funktioniert:

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Projektplanung 

xperteninterviews, Datenanalyse und akademische Forschung

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Optimierter Algorithmus

Feature-Engineering, Algorithmusauswahl und Tuning

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Sauberer, getesteter und dokumentierter Code

Bewahren Sie es auf, verwenden Sie es und verwenden Sie es bei Bedarf neu.

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Infrastruktur und Parallelisierung

Von Tausenden bis zu Milliarden von Entscheidungen pro Tag

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Integration in Ihre Werkzeugkette

Automatischer Datenimport, Export von Ergebnissen oder API-Zugriff. 

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Vollständige Transparenz

Vollständiger Zugriff auf Pläne, Probleme und unseren Git-Repo

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Projektleitung

Wir halten das Projekt im Zeitplan und Sie auf dem Laufenden.

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Häufige Updates

Wöchentliche Engineering Calls & alle zwei Wochen stattfindende Meilenstein-Präsentationen

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Echtzeit-Kommunikation

Slack oder Microsoft Teams, um die Dinge in Bewegung zu halten.

Das Team von Data Revenue freut sich über die Zusammenarbeit - offen, neugierig, professionell und unbürokratisch. Sie übernehmen eine aktive Rolle in jedem Schritt des Prozesses und denken voraus. Sie sind für uns die Extrameile gegangen, und wir vertrauen ihnen wirklich.

Joern Hagenguth

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Leiter Relocation

Werfen Sie einen Blick in unser Toolkit 

Wir verwenden Tools, die eine schnelle Iteration, Reproduzierbarkeit, einfache Skalierung und solide Architektur ermöglichen. Dies sind die Standardbausteine einer Data Revenue Machine Learning Lösung:

Python
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Unsere bevorzugte Sprache.
Pandas
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Ideal für Exploration und Feature Engineering.
Dask
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Unsere Geheimwaffe für große Datensätze.
Luigi
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Orchestrierung von Datenpipelines - ähnlich wie Airflow.
AWS
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Unser Partner für Cloud Computing.
Google Cloud
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Auch ein exzellentes Cloud Tool.
Microsoft Azure
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Azure macht auch Spaß.
Docker
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Flexible und portable Implementation.
Kubernetes
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Schnellere, effizientere und agilere Infrastruktur.
XGBoost
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Gradient Boosting to the max.
scikit-learn
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Machine Learning Toolbox.
Prophet
-
Prognosetool von Facebook.
Zipline
-
Trading Simulation.
LightFM
-
Hybrid Recommender.
Flask
-
Web Apps & APIs.