Warum Skim AI?

Über 80% der Data-Science-Projekte schaffen es nicht, über das Testen hinaus in die Produktion zu gehen. Unser Ziel ist es, diese Hindernisse zu beseitigen und das maschinelle Lernen zu demokratisieren. Unser Team erstellt, implementiert und pflegt benutzerdefinierte Machine-Learning-Modelle, die Ihrem Team helfen, die Leistung zu optimieren.

Vorteile

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Entdecken Sie, wie Sie ML und KI nutzen können, um Ihr Unternehmen zu skalieren und die Effizienz zu verbessern

- Arbeiten Sie eng mit unseren Experten zusammen, um Möglichkeiten zur Verbesserung Ihrer aktuellen Abläufe zu ermitteln. Ganz gleich, ob Sie über ein Team erfahrener Datenwissenschaftler verfügen oder ob Sie die Möglichkeiten von ML noch nicht kennen - eine umfassende Beratungsbewertung hilft Ihnen, die zu automatisierenden Prozesse zu ermitteln.

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Überlassen Sie es uns, das Modell zu planen, zu entwickeln, zu schulen und zu implementieren, so dass keine Ressourcen von Ihrem Team abgezogen werden.

- Finden oder generieren Sie die benötigten Daten


- Durchführung der erforderlichen Risikobewertungen

- Wählen Sie das richtige Modell für die Ausführung


- Festlegung einer Methodik für die Modellvalidierung


- Einführung der Produktion


- Aktualisierungen und kontinuierliche Modellvalidierung

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Verlassen Sie sich bei der Wartung auf Skim AI oder lassen Sie sich von unserem Team schulen, wenn Sie es selbst in die Hand nehmen wollen.

- Lassen Sie Ihr Modell nicht verkommen, halten Sie es auf dem neuesten Stand, damit es die aktuelle Dynamik widerspiegelt.

Häufige Anwendungsfälle

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Klassifizierung und Kennzeichnung von Daten: Sagen Sie die Stimmung, das Tag oder das Label voraus, das zu Ihrer Methodik passt. Alle manuellen Etiketten, die Sie zur Klassifizierung von Sätzen, Artikeln und Tweets verwenden.


Übertragen Sie einen Teil Ihrer manuellen Kennzeichnungs- und Klassifizierungsanforderungen auf die Automatisierung


- Medienmessung und -analyse, Öffentlichkeitsarbeit, Journalismus, Forschungsabteilungen, Forscher, Analysten


- Vorgänge: Nutzen Sie die automatische Kennzeichnung, um Daten zu sortieren oder benötigte Daten in Ihre Datenbank zu extrahieren, sie zu visualisieren, sie durchsuchbar zu machen oder einen Alarm auszulösen, um das Problem an einen Mitarbeiter weiterzuleiten.

Extraktion von Entitäten: Verstehen Sie, welche Institutionen, Personen, Unternehmen, Orte, Daten, Beträge usw. an den Medien (Nachrichten, soziale Medien, Forschung) beteiligt sind, die Sie in großem Umfang konsumieren. Wird oft verwendet, um Statistiken auf hoher Ebene zu erfassen und Daten in großem Umfang zu aggregieren und Datenvisualisierungen zu erstellen.


- Medien, Öffentlichkeitsarbeit, makroökonomische Forschung

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Klassifizierung von Gefühlen: Sagen Sie die Stimmung, das Tag oder das Label voraus, das zu Ihrer Methodik passt. Alle manuellen Etiketten, die Sie zur Klassifizierung von Sätzen, Artikeln und Tweets verwenden.


Übertragen Sie einen Teil Ihrer manuellen Kennzeichnungs- und Klassifizierungsanforderungen auf die Automatisierung


- Medienmessung und -analyse, Öffentlichkeitsarbeit, Journalismus, Forschungsabteilungen, Forscher, Analysten

Empfehlungsmodelle: Finden Sie ähnliche Medien (aus dem Internet oder Ihrer eigenen Datenbank), Artikel, Produkte in Sekundenschnelle
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Semantische Suche: Durchsuchen Sie Ihre Medien oder unsere Nachrichtendatenbank und die Datenbank für wissenschaftliche Arbeiten mit natürlicher Sprache und erhalten Sie Ergebnisse, die relevant sind, aber nicht genau mit dem in Ihrem Suchbegriff verwendeten Text übereinstimmen.

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