Mit Deep Learning Verfahren Echtzeit Prognosen entwickeln

CNN

Mit der Nutzung von Convolutional Neural Networks werden aus unstrukturieren Texten genau die wesentlichen Informationen gefiltert.

Artificial Intelligence

Verfahren der künstlichen Intelligenz ermöglichen eine Echtzeitprognose der kundenspezifischen Produktaffinität.

LSTM

Long-Short-Term-Memory Netzwerke interpretieren das Click-Verhalten ihres Online Stores und liefern den Kunden maßgeschneiderte Empfehlungen.

Deep Learning und künstliche Intelligenz


Stellen Sie sich einen hochbegabten Menschen vor, einen Menschen mit einem IQ, der deutlich über dem Durchschnitt liegt. In der falschen – weil auf den durchschnittlich begabten Menschen ausgelegten – Lernumgebung wird er scheitern. Er kann nur dann sein Potenzial entfalten, wenn er in einer für ihn angemessenen Art und Weise gefördert wird. Ähnlich verhält es sich mit der künstlichen Intelligenz: Sie liefert nur durch Deep Learning herausragende Ergebnisse – und Deep Learning macht intelligente Anwendungen kontinuierlich besser.

  • Prognosen in Echtzeit
  • Customer Lifetime Value erkennen
  • Dynamische Kaufempfehlungen
  • Performancesteigerung im Retargeting

Leistungsstarke Anwendungen durch Deep Learning


Neuronale Netze (beziehungsweise Verfahren der klassischen künstlichen Intelligenz) erleben dieser Tage eine bemerkenswerte Renaissance. Durch unser umfangreiches Repertoire an neu entwickelten Deep Learning Algorithmen ist Dastani Consulting in der Lage die wichtigsten Fragestellungen für Sales und Marketing gemäß state of the art zu lösen. Auch im Bereich der Finanzindustrie überzeugen unsere Modelle auf ganzer Linie.

Leistungsstarke Anwendungen durch Deep Learning


Neuronale Netze (beziehungsweise Verfahren der klassischen künstlichen Intelligenz) erleben dieser Tage eine bemerkenswerte Renaissance. Durch unser umfangreiches Repertoire an neu entwickelten Deep Learning Algorithmen ist Dastani Consulting in der Lage die wichtigsten Fragestellungen für Sales und Marketing gemäß state of the art zu lösen. Auch im Bereich der Finanzindustrie überzeugen unsere Modelle auf ganzer Linie.

Long-Short-Term-Memory-Netzwerke


Long-Short-Term-Memory-Netzwerke (LSTM) sind in der Lage Spezifika des Click-Verhaltens auf Online Stores zu interpretieren. Anhand dieses Inputs prognostizieren die Netzwerke das künftige Kaufverhalten von Kunden. Das Besondere daran: Unsere Deep Learning Systeme ermitteln die Kaufabsicht und kundenspezifische Produktaffinität in Echtzeit. Da LSTM- Netze selbstständig lernen sorgen sie dafür, dass den Kunden kontinuierlich die für sie relevantesten Produkte angeboten werden. Darüber hinaus nutzen wir unsere Deep-Learning-Verfahren um aus Milliarden von Transaktionen die richtigen Schlüsse zu ziehen. Damit sind wir in der Lage den zukünftigen Kundenwert (Customer Lifetime Value) zu ermitteln.

Convolutional-Neural-Networks


Neben den LSTM Netzwerke greifen wir in vielen Prognosen zudem auf Convolutional Neural Networks (CNN) zurück. Das dahinterliegende Konzept der überlappenden Neuronen trägt maßgeblich zu Weiterentwicklung der Bilderkennung bei. Dadurch sind wir in der Lage aus dem rauschenden Informationsfluss die relevanten Details zu filtern. Beispielsweise werden unstrukturierte Texte interpretiert. Die auf CNN und LSTM basierenden Netze lernen dadurch den Inhalt von Emails, Webseiten oder PDF-Dokumenten zu klassifizieren und mehr und mehr zu verstehen.

Convolutional-Neural-Networks


Neben den LSTM Netzwerke greifen wir in vielen Prognosen zudem auf Convolutional Neural Networks (CNN) zurück. Das dahinterliegende Konzept der überlappenden Neuronen trägt maßgeblich zu Weiterentwicklung der Bilderkennung bei. Dadurch sind wir in der Lage aus dem rauschenden Informationsfluss die relevanten Details zu filtern. Beispielsweise werden unstrukturierte Texte interpretiert. Die auf CNN und LSTM basierenden Netze lernen dadurch den Inhalt von Emails, Webseiten oder PDF-Dokumenten zu klassifizieren und mehr und mehr zu verstehen.

Besser performen mit Deep Learning


Insbesondere Zeitreihen lassen sich hervorragend in das Konzept der Short und Long Term Netze integrieren. Damit sind Deep-Learning-Verfahren geradezu prädestiniert für die Anwendung im Finanzmarkt-bereich oder zur Prognose von Marktpreisen. Mit modernsten Tools und unserer langjährigen Erfahrung sind wir in der Lage komplexeste Prognosen zu erstellen.

Darüber hinaus haben unsere jüngsten Experimente mit Verfahren der Bilderkennung zu vielversprechenden Ergebnissen geführt. So haben wir das Kaufverhalten von Kunden in Bilder gewandelt und dann über auf künstliche Intelligenz basierende CNN Verfahren interpretieren lassen. Dabei zeigt sich, dass unsere Deep-Learning-Verfahren insbesondere im Bereich Retargeting (Behaviour Based Offering) und bei Next Best Offer Verfahren, den klassischen Methoden deutlich überlegen.

"The grand theme of the 21st century is the rise of artificial intelligence"

Prof. Dr. Jürgen SchmidhuberIDSIA