Artificial Intelligence / AI

Woodmark unterstützt Sie in den Bereichen
AI und Advanced Analytics

Artificial Intelligence bildet einen Zusammenschluss aller digitalen Systeme, die sich in Ihrem Verhalten am Menschen orientieren. Dabei wird sich auf einen Aufgabenschwerpunkt und nicht auf menschliches Verhalten als Ganzes fokussiert. Um ein AI-System handelt es sich immer dann, wenn es analog zum Menschen die Realität wahrnehmen, Optionen bewerten, Entscheidungen treffen und sinnhafte Aktionen auslösen kann.

Als Ihre IT-Consultants unterstützt Woodmark Sie im Bereich AI, Cognitive und Predictive Analytics mit modernem Methoden Know-how zur analytischen Vorhersage:

  • Statistische oder quantitative Analyse zur Klärung eingetretener Ereignisse
  • Entdeckung von neuen Mustern und Zusammenhängen mithilfe modernster Analysemethoden
  • Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens, Computer Vision, Natural Language Processing

Tools, die wir in diesem Zusammenhang einsetzen sind u.a. R, Spark, Microsoft ML LAB.
Dabei extrahieren wir nicht nur Wissen aus Ihren Daten, sondern unterstützen Sie darüber hinaus bei der Auswahl, dem Aufbau und dem Betrieb der Lösung, um ihren Nutzen zu maximieren.

Das bietet Woodmark Consulting Ihnen

Das Berater-Team der Woodmark Consulting AG unterstützt bei der Durchführung und Umsetzung von Anwendungsbeispielen und Fragestellungen aus dem Bereich Data Science und Data Analytics. Hierzu zählen:​

  • Verprobungen (Proof of Concepts)
  • Explorative Datenanalysen
  • Entwicklung von Kennzahlen (KPI)
  • Modell Training und Modell Bildung
  • Zeitreihenanalysen und-Vorhersagen
  • Text Mining (Topic Extraction, Sentiment, etc.)
  • Data Mining (Predictive Maintenance, Cash-Flow Prediction, Churn Prediction)
  • Machine Learning (Image Recognition und Image Processing, Dokumentenanalyse, Chatbots)
  • Natural Language Processing (Text to speech, speech to text)
  • Deep Learning
  • Entwicklung und Betrieb von Advanced Analytics-Lösungen auf Basis von Analytics-Werkzeugen, die Entscheidungsprozesse unterstützen bzw. automatisieren
  • Effizienzverbesserung durch Optimierung der Performance von Machine Learning-Modellen (Parallelisierung)
  • Explorative Analyse der Daten und Präsentation von Business Insights
  • Analytics as a Service zu nutzen und Diskussion von Modellen
  • Auswahl von Modellen und Gegenüberstellen von verschiedenen Verfahren, beispielsweise Random Forests, Deep Neural Networks

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Jens Schnettler Senior Manager / Prokurist

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