Cyberangriffe bekämpfen, Ressourcen nachhaltig einsetzen oder Businessprozesse optimieren: Künstliche Intelligenz (KI) eröffnet innovative Lösungswege. Richtig eingesetzt, schafft die KI Ihnen Wettbewerbsvorteile. Von Software-as-a-Service-Lösungen (SaaS) zu eigenen Machine-Learning-Modellen – mit Ergon ist Ihre KI-Lösung auf Ihren spezifischen Anwendungsfall zugeschnitten und schafft so echten Mehrwert. Gemeinsam machen wir aus Ihrer Idee eine produktive, skalierbare und zuverlässige Lösung.
Schrittweise zur Perfektion: Der Weg der KI von messbaren KPIs zu maschinellem Lernen.
Potenzial analysieren
Gemeinsam verfeinern wir den Business-Case und legen klare KPIs fest. Das macht den Geschäftsnutzen der KI-Lösung quantifizierbar.
Ansatz wählen
Eigene Machine-Learning-Modelle entwickeln, Foundation-Modelle nutzen oder SaaS-Lösungen integrieren – wir finden den richtigen Ansatz.
Modelle trainieren und optimieren
Mit Training, Transfer-Learning, Finetuning oder Prompt-Engineering optimieren wir KI-Modelle punktgenau für Ihren spezifischen Anwendungsfall.
Lösung industrialisieren
Damit ein Modell unter realen Bedingungen zuverlässig funktioniert, etablieren wir DataOps- und MLOps-Methoden. Das macht es skalierbar und zukunftstauglich.
Langfristig unterstützen
Während des Betriebs überwachen wir Veränderungen in den Daten (Concept-Drift), führen bei Bedarf ein Retraining durch und nehmen Anpassungen vor.
«Klare Metriken braucht es sowohl für maschinelles Lernen als auch für mathematisches Optimieren. Nur so kann ein Algorithmus kreiert werden, der relevante Probleme löst.»
Von der Theorie zur Praxis: unser ganzheitlicher Ansatz für KI, maschinelles Lernen und Deep Learning
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Fokussiert auf Ihren Geschäftsnutzen
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Cutting-edge-Integration neuester Technologien, Modelle und Methoden
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Unabhängiges Entwickeln für jede Umgebung, on-the-edge oder in der Cloud
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Ethischer Umgang mit Daten und KI – mit Lösungen für Mensch und Umwelt
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Nachhaltige und zuverlässige Lösungen dank DataOps und MLOps
Machen Sie Ihre KI-Vision zur Realität: Treffen Sie sich mit unseren Expert:innen und besprechen Sie unverbindlich Ihre KI-Ideen und -Projekte.
Fragen und Antworten zu AI Learning, Machine Learning und Deep Learning
Kann ich vom Machine-Learning-Consulting auch dann profitieren, wenn ich erst eine vage Idee habe?
Natürlich! Unsere Expert:innen holen Sie genau da ab, wo Sie mit Ihrem Vorhaben stehen. Egal ob Sie erst eine Idee, bereits Erfahrungen mit existierenden Modellen und Produkten oder schon selber KI-Modelle trainiert haben: Wir helfen Ihnen auf dem Weg zur produktiven KI-Lösung.
Brauche ich Unmengen an Daten, damit Machine Learning funktioniert?
Zum Glück gibt es heute zahlreiche Möglichkeiten, um ML-Modelle auch ohne grosse Datenmengen zu nutzen. Für viele ML-Probleme gibt es sogenannte Foundation-Modelle, die bereits für eine allgemeine Aufgabe wie Sprach-, Bild- oder Textverarbeitung vortrainiert worden sind. Viele dieser Modelle sind Open Source oder bei allen grossen Cloud-Anbietern verfügbar. Damit ein solches Modell Ihr domänenspezifisches Problem bestmöglich löst, optimieren wir es für Sie. Je nach Modell passiert dies mit Methoden wie Transfer-Learning, Finetuning oder Prompt-Engineering. Diese Ansätze brauchen weit weniger Daten als das initiale Training des Foundation-Modells. So können wir auch mit einem kleinen, dafür hochwertigen Datensatz ein eigenes ML-Modell für Sie entwickeln.
Wie komme ich zu einem hochwertigen Datensatz für meine Lösung?
Wir unterstützen Sie dabei, qualitativ hochwertige, konsistente und relevante Daten zu erheben. Qualität statt Quantität ist unser Motto im datenzentrierten Machine Learning. Dabei stellen wir Ihnen die notwendigen Hilfsmittel für die Datenerhebung zur Verfügung und legen grossen Wert auf Datenschutz, Datensicherheit und Compliance.
Wie können wir bestehende Machine-Learning-Modelle in unserem Unternehmen verbessern und an neue Herausforderungen anpassen?
Mögliche Ansätze sind: Trainingsdaten erweitern und diversifizieren, Hyperparameter überprüfen und optimieren, Transfer-Learning einsetzen, mit Regularisierung Overfitting vermeiden und Modellfehlerquellen analysieren. Overfitting entsteht dann, wenn ein Machine-Learning-Modell lediglich die Trainingsdaten auswendig lernt und dadurch nicht mit neuen Daten umgehen kann. Regularisierung hilft dabei, dem Modell allgemeine Muster anstelle von unwichtigen Details beizubringen.
Welche Rolle spielt das Thema Modellinterpretierbarkeit bei der Einführung von Machine Learning in Unternehmen?
Interpretierbarkeit ist sehr wichtig, besonders in regulierten Branchen oder wenn sich ML-basierte Entscheide auf Menschen auswirken. Techniken wie erklärbare KI (XAI) öffnen die «Black Box» und machen die Logik von Vorhersagen nachvollziehbar.
Wie können wir Machine-Learning-Projekte skalieren und in die Produktion überführen?
Wichtige Punkte sind eine robuste ML-Infrastruktur, automatisierte Trainings- und Bereitstellungsprozesse, Integration in bestehende Systeme und Workflows, Monitoring von Modellperformance sowie kontinuierliches Lernen.
