Machine Learning

ML-Modelle, die im Betrieb bestehen

Ein Modell, das in der Entwicklungsumgebung gut performt, ist noch kein Erfolg. Entscheidend ist, wie es sich unter realen Bedingungen verhält: bei veränderten Daten, unter Last und über Monate hinweg. AllCo-Ai begleitet den gesamten ML-Lebenszyklus — von der Feature-Engineering-Phase bis zum kontinuierlichen Retraining.

Leistungsspektrum

• Klassifikation und Regression: Vorhersagemodelle für Geschäftskennzahlen, Risiken und Kategorisierungen
• Natural Language Processing: Textklassifikation, Named Entity Recognition, Sentiment-Analyse und Embeddings
• Computer Vision: Objekterkennung, Segmentierung und visuelle Qualitätsprüfung
• Zeitreihenanalyse: Forecasting für Absatz, Energieverbrauch und Kapazitätsplanung
• Recommendation Systems: Produktempfehlungen und personalisierte Inhalte

MLOps und Modellbetrieb

Modelle veralten. Datenverteilungen verschieben sich, neue Produktlinien kommen hinzu, saisonale Effekte ändern sich. Deshalb setzen wir auf MLOps-Praktiken: versionierte Trainingspipelines, automatisierte Evaluierung bei neuen Daten und Alarmierung bei Leistungsabfall. Retraining lässt sich planen oder ereignisgesteuert auslösen.

Deployment erfolgt je nach Anforderung als REST-API, Batch-Job oder Edge-Inferenz auf lokaler Hardware — abgestimmt auf Latenz, Datenschutz und Skalierungsbedarf.

Explainability und Compliance

In regulierten Branchen und bei automatisierten Entscheidungen mit Personenbezug ist Nachvollziehbarkeit Pflicht. Wir dokumentieren Feature-Importance, liefern SHAP-basierte Erklärungen und stellen sicher, dass Modellentscheidungen auditierbar bleiben — auch nachträglich.