Data Science
Transformieren Sie unübersichtliche Datenmengen in wertvolles Wissen!
Die Ancud IT-Beratung GmbH bietet Ihnen einen agilen und kollaborativen Ansatz, um Insights aus ihren Daten zu gewinnen. Wir beraten Sie gerne, um Ihr Data Driven Business zu fördern bzw. zum Leben zu erwecken. Außerdem beraten wir Sie in Methodiken und Prozessen im Bereich Data Science, Data Mining, Big Data Analytics und Predictive Analytics.
Mit der Verwendung von agilen Methoden liefern wir schnell erste Analysen Ihrer Daten. Zudem behalten Sie stets den Überblick über die aktuelle Projektentwicklung. Mit unserem technischen Setup können wir ohne große Zeitverluste Datenanalysen durchführen. Durch den Einsatz von Big Data Lösungen in der Cloud sind wir dazu in der Lage zu skalieren, um Ihnen ohne großen Aufwand nach Umsetzung des Proof of Concepts ein fertiges Produkt zur Verfügung stellen zu können. Wir verwenden vornehmlich Open Source Lösungen wie Apache Spark und sind Experten in wichtigen Analysesprachen wie Python und R. Außerdem profitieren Sie von unserem weitreichendem Wissen über Machine Learning Algorithmen, wie Deep Learning, Support Vector Machines und Random Forest.
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Case Studies
Kunde: Energieversorger
Anhand des Stromverbrauchs eines Haushalts soll entdeckt werden welche Geraäte in welcher Zeit benutzt wurden. Als Datengrundlage stehen Zeitreihendaten zur Verfügung, welche im 15 Minuten Takt aggregiert zur Verfügung gestellt wurden.
Data Science Consultant
Data Science Consultant
“In diesem Projekt verwenden wir Neuronale Netzwerke (im speziellen ein Convolutional Neuronal Network) zur Erkennung der angeschalteten Geräte. Genetische Algorithmen basierend auf Bayes, welche zunächst die einzelnen Verbraucher analysieren und dann dafür verwendet werden um den Gesamtverbrauch zu entdecken.”
Dieses Forschungsprojekt zum automatischen Taggen von Video(- szenen) setzen wir mit den neusten Artificial Intelligence und Machine Learning Methoden um. Dazu gehören u.a.:
• Personenerkennung und -klassifizierung
• Objekterkennung und -klassifizierung
• Handlungserkennung und -klassifizierung
Dazu sollen jeweils folgende Fragen beantwortet werden:
• Sind Personen oder Objekte in der Videoszene?
• Wo befinden sich diese?
• Um welche Person oder welches Objekt handelt es sich?
• Führen Personen eine Handlung (z.B. essen, unterhalten, klatschen, …) aus?
Folgende Bereiche werden hier unterstützt:
• Automatisches Taggen: Unterstützung der Annotierung von Videoszenen durch Semi-automatisierung
• Kontextuelle Werbung
• Inhaltsanalyse: Erkennung von Trends, Jugendschutz
TensorFlow
Keras
Python
C++
Kunde: Telekommunikationsunternehmen
Bei einem großen Telekommunikationsanbieter entwickeln wir Algorithmen im Bereich Natural Language Processing, damit Maschinen gesprochene Sätze besser verstehen können. Auf Grundlage unserer Entwicklungen gibt die Maschine, ähnlich wie Amazon Alexa, Antworten zurück.
Data Science Consultant
Data Science Consultant
Die Algorithmen werden in Python entwickelt. Zur Speicherung der Daten verwenden wir Elasticsearch, welches auch für das Monitoring verwendet wird. Außerdem erstellen wir auf Grundlage von Docker, Kubernetes, Java und Kafka eine hoch skalierbare und hochverfügbare Infrastruktur für Machine Learning Services.
Verwendete Machine Learning Algorithmen:
• Verschiedene Algorithmen im Bereich Natural Language Understanding, Natural Language Processing
Kubernetes
Java
Docker
Python
Kafka
Elasticsearch
Kunde: Staatliche Ölfirma
In diesem Projekt sollte die Wahrscheinlichkeit von Ölvorkommen im Meer vorhergesagt werden. Anhand von Sonardaten, welche die Dichte Unterwasserbodens gemessen haben wurden Bodentypen gruppiert und klassifiziert werden.
Data Science Consultant
Die Klassifikation wurde u.a. mit k-nearest neighbour Algorithmen im Tool Weka klassifiziert. Explorative Datenanalyse wurde in MATLAB durchgeführt, und es wurde ein Visualisierungstool in C++ entwickelt, um das Profil des Bodens zu verstehen und die Wahrscheinlichkeit von Ölvorkommen in verschiedenen Regionen des untersuchten Gebiets zu bestimmen.
Verwendete Machine Learning Algorithmen:
• u.a. K-nearest Neighbour
MATLAB
C++
Kunde: Medienunternehmen
Anhand von Machine Learning Methoden sollen Videoszenen automatisch getaggt werden. Die Use Cases reichen von der Anzeige kontextueller Werbung auf Smart TVs, bis hin zur Erkennung von Jugendschutz. Es sollen u.a. Personen, Handlungen der Personen, Objekte erkannt und klassifiziert werden.
Data Science Consultant
Dieses Forschungsprojekt zum automatischen Taggen von Video(-szenen) setzen wir mit den neusten Artificial Intelligence und Machine Learning Methoden um.
Dazu gehören u.a.:
- Personenerkennung und -klassifizierung
- Objekterkennung und -klassifizierung
- Handlungserkennung und -klassifizierung
Dazu sollen jeweils folgende Fragen beantwortet werden:
- Sind Personen oder Objekte in der Videoszene?
- Wo befinden sich diese?
- Um welche Person oder welches Objekt handelt es sich?
- Führen Personen eine Handlung (z.B. essen, unterhalten,
klatschen, …) aus?
Folgende Bereiche werden hier unterstützt:
- Automatisches Taggen: Unterstützung der Annotierung von
- Videoszenen durch Semi-automatisierung
- Kontextuelle Werbung
- Inhaltsanalyse: Erkennung von Trends, Jugendschutz
Python
TensorFlow, Caffe, OpenCV
Docker
PostgreSQL
Branchen / Lösungen
Die Bereiche, in denen Sie wichtige Daten sammeln und analysieren können, sind vielfältig:
Operations
Logistik
Sales + Website Monitoring
Zahlungsabwicklung (Risk)
Produktion
Supply Chain Management
Kundenbetreuung (Customer Support)
Marketing
Markttrends
Human Resources
Controlling (Operation)
Brancheninformationen
Social Media
Website Monitoring
E-Commerce
