Fallstudien

Abb. 1   Standorte der Kundenprojekte. Umrisse: Natural Earth, 1:10m.

Spezialisierte Forschung

Forschungsprojekte

Funktionale Klassifikation von Proteinen
01Angewandte ML-Forschung, Bioinformatik

Funktionale Klassifikation von Proteinen

Sie möchten Sequenzen und strukturierte Daten klassifizieren? Wir vergleichen Graph-, Sequenz- und Fusionsmodelle und finden heraus, was wirklich zu Ihren Daten passt.

PyTorchGNNCNN+2
Überlebensprognose für Embryonen aus Zeitraffervideos
02Computer-Vision-Forschung, Life Sciences

Überlebensprognose für Embryonen aus Zeitraffervideos

Sie brauchen Vorhersagen aus Video- oder Zeitrafferaufnahmen? Wir bauen zeitliche Pipelines, die Veränderungen über die Zeit erfassen, nicht nur Einzelbilder.

PyTorchCNNLSTM+2
Börsenprognose in Echtzeit
03Streaming-Daten und ML, Fintech

Börsenprognose in Echtzeit

Sie müssen auf Basis von Live-Daten entscheiden? Wir entwerfen Pipelines für Datenaufnahme und Online Learning, die jedes Ereignis bewerten, sobald es eintrifft.

KafkaHadoopSpark+3
Parkinson-Erkennung durch Ganganalyse
04Erklärbares ML, digitale Gesundheit

Parkinson-Erkennung durch Ganganalyse

Sie brauchen ein Modell, dem Fachleute wirklich vertrauen? Wir kombinieren leistungsstarke Prädiktoren mit SHAP-Erklärbarkeit, ausgelegt für die Entscheidungsunterstützung.

XGBoostRandom ForestVAE+2
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01Angewandte ML-Forschung, Bioinformatik

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Sie brauchen ein Modell, dem Fachleute wirklich vertrauen? Wir kombinieren leistungsstarke Prädiktoren mit SHAP-Erklärbarkeit, ausgelegt für die Entscheidungsunterstützung.

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