Maßgeschneiderte Machine Learning-Modelle
Standardlösungen reichen nicht für Ihre Anforderungen? Wir entwickeln individuelle Machine-Learning-Modelle, die genau zu Ihren Daten, Zielen und Prozessen passen – leistungsstark, wartbar und direkt integrierbar in Ihre Systemlandschaft.
Herausforderungen,
die wir für Sie lösen.
- Standardlösungen liefern unzureichende Ergebnisse bei speziellen Anforderungen
- Eigene Daten werden nicht optimal genutzt oder bleiben unerschlossen
- ML-Modelle lassen sich nicht nahtlos in bestehende Systeme integrieren
- Fehlende Expertise oder Kapazität, um eigene KI-Projekte umzusetzen
Die Lösung:
Maßgeschneiderte
ML-Modelle von Dentro.
Machine Learning Modelle werden individuell für Sie entwickelt. Wir zeigen Ihnen gerne was mit Ihren Daten möglich ist.
Die Highlights
auf einen Blick.
Unsere maßgeschneiderten ML-Lösungen bieten weit mehr als Standard-Tools – sie sind flexibel, leistungsfähig und lassen sich nahtlos in Ihre bestehende Infrastruktur einbinden.
Modellarchitektur nach Maß
Wir wählen und entwickeln Modellstrukturen, die exakt zu Ihrem Use Case passen – keine Kompromisse, keine Überfrachtung.
Trainiert auf Ihren Daten
Statt auf generischen Datensätzen basiert das Modelltraining auf Ihren echten, unternehmensspezifischen Daten – für maximale Relevanz und Präzision.
Unterschiedliche Aufgaben – ein Partner
Ob Klassifikation, Regression, Anomalie-Erkennung oder NLP: Wir unterstützen eine Vielzahl an Anwendungsfällen.
Einfach integrierbar
Wir bauen Ihre ML-Modelle so, dass sie sich direkt in bestehende Anwendungen oder Prozesse einfügen lassen – per API oder als Modul.
Fokus auf Wartbarkeit und Skalierbarkeit
Unsere Modelle sind nicht nur performant, sondern auch robust und zukunftsfähig – modular aufgebaut und dokumentiert.
Iterative Entwicklung mit Echtzeit-Feedback
Durch agile Zusammenarbeit liefern wir frühzeitig erste Ergebnisse und verbessern kontinuierlich anhand realer Nutzung.
Häufige Fragen,
direkt beantwortet.
Wofür eignen sich maßgeschneiderte ML-Modelle besonders?
Maßgeschneiderte ML-Modelle sind ideal, wenn Ihre Anforderungen über das hinausgehen, was Standardlösungen leisten können – etwa bei komplexen Klassifizierungsaufgaben, individuellen Prognosen, Anomalie-Erkennung, Verarbeitung spezifischer Sprache oder Bildern, oder wenn Ihre Daten sehr domänenspezifisch sind. Sie erlauben es, aus vorhandenen Daten konkrete Wettbewerbsvorteile zu schaffen.
Was ist der Vorteil gegenüber vortrainierten KI-Modellen?
Vortrainierte Modelle sind oft generalistisch und auf breite Einsatzzwecke trainiert – dabei verlieren sie an Präzision, wenn es um spezifische Aufgaben oder branchenspezifische Daten geht. Mit einem eigenen Modell auf Basis Ihrer Daten erhöhen Sie die Genauigkeit, Relevanz und Kontrolle erheblich – und vermeiden „Blackbox“-Entscheidungen, die sich nicht nachvollziehen lassen.
Welche Daten brauche ich dafür?
Das hängt vom Anwendungsfall ab. Möglich sind strukturierte Daten (z. B. Zahlen, Tabellen), unstrukturierte Daten (z. B. Texte, PDFs), Bildmaterial, Zeitreihen oder Sensordaten. Wir helfen Ihnen dabei, die geeigneten Datenquellen zu identifizieren, aufzubereiten und nutzbar zu machen – auch wenn Ihre Daten auf den ersten Blick nicht „ML-fertig“ erscheinen.
Wie lange dauert die Entwicklung eines Modells?
Die Dauer hängt vom Umfang und der Komplexität des Projekts ab. Erste Ergebnisse – z. B. ein funktionierender Prototyp – sind in vielen Fällen innerhalb weniger Wochen möglich. Ein voll ausgereiftes, produktionsreifes Modell kann je nach Anforderungen zwischen 1 und 3 Monaten benötigen. Wir arbeiten iterativ, sodass Sie frühzeitig Mehrwert sehen.
Welche Technologien setzt Dentro ein?
Wir arbeiten mit modernen ML-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, spaCy und Hugging Face. Programmiert wird hauptsächlich in Python, manchmal ergänzt durch R oder spezialisierte Tools. Wir richten uns aber auch nach Ihrer Systemlandschaft – ob Sie lieber auf Open-Source-Lösungen setzen oder etablierte Enterprise-Lösungen integrieren wollen.
Können wir das Modell später selbst betreiben?
Ja, Sie behalten die volle Kontrolle. Wir liefern dokumentierten, wartbaren Code sowie ggf. ein Container-Setup (z. B. via Docker), das Sie in Ihrer eigenen Infrastruktur oder Cloud betreiben können. Auf Wunsch übernehmen wir Hosting und Monitoring, aber es besteht keine Abhängigkeit – das Modell gehört Ihnen.
Ist die Lösung sicher und DSGVO-konform?
Datenschutz ist integraler Bestandteil unserer Arbeit. Ihre Daten bleiben entweder vollständig in Ihrer Umgebung oder werden DSGVO-konform verarbeitet – etwa auf verschlüsselten Servern innerhalb der EU. Sensible Informationen behandeln wir strikt vertraulich. Zudem können Sie alle Zugriffe und Verarbeitungen transparent nachvollziehen.
Wie wird die Modellqualität sichergestellt?
Bereits in der Entwicklung setzen wir auf fundierte Evaluation mit passenden Kennzahlen wie Accuracy, F1-Score, Precision/Recall oder ROC AUC – je nach Use Case. Vor der finalen Integration prüfen wir das Modell intensiv auf Robustheit und Praxistauglichkeit. Außerdem binden wir optional menschliches Feedback in die Optimierung ein (Human-in-the-Loop).
Was passiert, wenn sich unsere Daten später ändern?
Kein Problem – unsere Modelle sind darauf vorbereitet. Sie können regelmäßig oder bei Bedarf nachtrainiert werden. Auch die Integration neuer Datenquellen oder Anpassungen bei der Aufgabenstellung sind möglich. So bleibt Ihr System immer auf dem neuesten Stand – technisch und inhaltlich.
Können mehrere Modelle kombiniert werden?
Ja, das ist sogar oft sinnvoll. Man spricht dabei z. B. von Ensemble Learning oder Modularisierung. Ein Beispiel: Ein Modell klassifiziert Texte nach Themen, ein anderes erkennt Stimmungen – beide Ergebnisse lassen sich kombinieren. Oder Sie trennen Vorverarbeitung, Entscheidung und Nachbearbeitung in spezialisierte Modelle, die gemeinsam wirken.
Praxisbeispiele &
Einsatzszenarien
Von intelligenter Qualitätskontrolle bis hin zu personalisierten Vorhersagemodellen – unsere individuellen ML-Lösungen entfalten ihre Stärke überall dort, wo Standardlösungen nicht weiterkommen.