Methoden des Maschinellen Lernens können eine Bandbreite an Aufgaben lösen, welche mit traditionellen Methoden nur sehr schwer und/oder ungenau lösbar sind (z.B. Bildklassifizierung). Mit Hilfe der Analyse eines Trainingdatensatzes zu einem Problems können derartige Methoden durch Verallgemeinerungsalgorithmen selbst im Falle komplexer Aufgaben zu robusten Lösungen gelangen.

Probleme, bei welchen Daten mit Labels versehen werden müssen (z.B. beim Finden eines Objektes in einem Bild oder der Vorhersage von Hauspreisen ausgehend von bestimmten Eigenschaften eines Hauses), sind oft zu komplex, um mit deterministischen Methoden gelöst werden zu können. Überwachtes Lernen kann genutzt werden, um eine zufriedenstellende Approximation einer Lösung zu finden. Dabei wird ein vorhandener Datensatz manuell annotiert (gelabelt), um danach ausgehend von diesem Datensatz allgemeine Schlüsse zu ziehen.

Unüberwachtes Lernen kann dabei helfen, versteckte Strukturen (so genannte latente Variablen) zu entdecken, was nützlich für Aufgaben wie Clusterisierung, Dimensionsreduzierung oder Anomalieerkennung sein kann.

Wir helfen Firmen zunächst dabei herauszufinden, ob es überhaupt sinnvoll ist, Methoden des Maschinellen Lernens für die jeweiligen Probleme anzuwenden oder ob diese Probleme bereits mit anderen Methoden zufriedenstellend gelöst werden können. Wenn sich herausstellt, dass Maschinelles Lernen tatsächlich notwendig ist um die Aufgabe zu lösen, entwickeln wir entsprechende Lösungen.