Vi kan tillämpad AI

Vi hjälper dig att tillämpa maskininlärning och data science i ditt företag

Varför tillämpad AI?

I vår bransch har vi kommit långt när det gäller AI och maskininlärning och de olika delarna som behövs för att implementera maskininlärning att fungera i praktiken är äntligen här. Det är inte längre en fråga om ”rocket science” för att använda dem på ett bra sätt i applikationer, företag och lösningar.

Med AI och maskininlärning kan du fatta smartare beslut snabbare, kombinera analys och prioritering gjord av människor med datorns kapacitet, automatisera processer och använda ny teknik för att lösa gamla problem på helt nya sätt.

Vi tror starkt på kraften i återanvändning av mjukvara och tillämpar det på allt från idéer till kod. Olika verktyg och ramverk är tillräckligt mogna, och vi använder dem  för att förbättra eller bygga nya lösningar. Maskininlärning är redan på gång i många branscher och är redo för att påverka ditt dagliga arbete. Vi kallar allt detta för tillämpad AI.

Ett exempel som vi gjorde med vår kund Sensenode är att vi gjorde det möjligt för deras kunder att övervaka strömförbrukningen för när tunga maskiner har avvikelser. Realtidsdata är en perfekt kandidat för maskininlärning. Vi tog fram ett lovande proof-of-concept för anomalidetektion genom att låta två sommarjobbare träna faltningsbaserade djupa neurala nätverk som kunde identifiera anomalier.

Maskininlärning börjar äntligen bli användbart och tillgängligt på riktigt och det är dags att förstå hur du kan använda det i ditt företag.

Softhouse Way för AI/ML

Många faktorer spelar en roll när man avgör om maskininlärningsprojekt är genomförbara eller inte. Softhouse kan hjälpa dig med att bedöma genomförbarheten i ett projekt eller att bygga prototyper. Om du har en stor datamängd men inte vet hur du kan använda Machine Learning kan vi använda våra ”Machine Learning -ögon” för att se vilka möjligheter det finns i datan för att skapa värde för dig. .

Vi brinner för att använda verktyg och ramverk som vi vet faktiskt fungerar. Vi uppnår resultat snabbare, billigare och med mindre buggar. Lika viktigt är vår djupa förståelse och historia av smidiga arbetssätt. Det är särskilt fördelaktigt med en iterativ metod när du tillämpar ny teknik som AI och maskininlärning.

Det är en vanlig uppfattning att maskininlärning och data science inte passar bra i agil metodik. Inget kan vara mer fel! Att skapa en MVP och iterera är nyckeln till framgångsrika maskininlärningsprojekt. I många fall kan Machine Learning -produkten själv användas i iterationen. Dessutom är sprint-demonstrationer, varannan vecka, med kommunikation av resultat viktiga för att anpassa prioriteringar och förstå framsteg. På Softhouse har vi det agila tänket direkt i vårt DNA.

Våra expertområden

Deep learning

Vi har många års erfarenhet av deep learning, maskininlärning och data science.

Bildanalys

Inom bildanalys och datorseende öppnar deep learning en mängd olika möjligheter. Bildklassificering, objektdetektering och semantisk segmentering driver många nya funktioner hela vägen från din smartphone till din bil.

Anomali-övervakning

Anomalidetektion kan göras i tidsserier, i bilder eller i tabelldata. Att hitta datapunkter som sticker ut är avgörande för automatisk övervakning och för övergång till Industri 4.0.

Natural Language Processing

Natural Language Processing har sett enorma prestandahöjningar tack vare deep learning. Exempel på tillämpningar är textklassificering, sentimentanalys och taligenkänning.

Rekommendationer

Att skräddarsy innehåll för individer med hjälp av rekommendationer kan vara värdefullt i nästan alla system där du har användare.

Explorativ dataanalys

Explorativ dataanalys, med klustring/segmentering och avancerad visualisering inklusive dimensionsreduktion, kan hjälpa dig att förstå komplexa datamängder.

Effektiv datahantering

Data är mat för AI, och effektiv datahantering är central i alla maskininlärningsprojekt. Detta inkluderar data som matas in till AI, men också data som produceras. Det är viktigt att spåra ML-utvecklingen med representativa mätvärden och statistiska analyser som återspeglar verkliga prestanda. Det kan också vara viktigt för dig att hålla koll på partiskhet i prestanda mellan olika användargrupper.

Datacentrerad AI

Data Centric AI kretsar kring insikten om att datakvaliteten är central för AI -prestanda. Ofta får du mer värde genom att fokusera på datastandardisering och datastädning, än på anpassning av modellhyperparametrar.

Kom i kontakt med våra experter

Kerstin Johnsson

AI och maskininlärningsingenjör

+46 73- 912 30 47

kerstin.johnsson@softhouse.se

Björn Granvik

Ledare över AI och maskininlärning samt teknisk evangelist

+46 705 12 72 68

bjorn.granvik@softhouse.se

Vill du veta mer? Snacka med oss!

    Hör av dig till oss så hjälper vi dig!