Forschung und Entwicklung bei Codete Enterprise Software House

Codete unterstützt und führt die innovationsgetriebene Digitalisierung über alle Arten von Geschäftsprozessen hinweg durch. Eine gründliche Beratung und Unterstützung bei der gesamten digitalen Transformation durch die Integration datengetriebener Lösungen in die Kerngeschäftsprozesse, die zu einer radikalen Geschäftsdigitalisierung führen, steht im Mittelpunkt unseres Angebots. Die Experten des Forschungs- und Entwicklungsteams von Codete in den Bereichen Machine Learning, Data Science und Big Data Engineering führen Ihr Unternehmen in eine Ära der Innovation.

Das Forschungs- und Entwicklungsaudit ist die erste Phase von F&E-Projekten - die Herausforderungen werden identifiziert und definiert. Im Rahmen einer eingehenden Analyse werden alle notwendigen Daten gesammelt, die zu einer Proof of Concept Demonstration der vorgeschlagenen Lösung führen. Auf dem gesamten Weg machen die engagierten Forschungs- und Entwicklungsteams von Codete das Beste aus den kontingenten Experten für Geschäftsgegenstände, die die notwendigen branchenspezifischen Erkenntnisse liefern und die Kommunikation zwischen dem Codete-Team und dem Kunden erleichtern, die aufgrund der vollständigen Prozesstransparenz immer auf dem Laufenden gehalten werden.

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Wie es funktioniert

Betriebsprüfung

Die maßgeschneiderten Forschungsberatungsleistungen von Codete R&D basieren auf einem gründlichen Audit, das alle wichtigen Geschäftsinformationen sammelt und Optimierungsmöglichkeiten aufzeigt.

Proof of Concept Entwicklung

Codete Kundenspezifische Innovationen werden in einer zeiteffizient entwickelten PoC-Modelllösung umgesetzt, die zeigt, welche Auswirkungen die erforschte Technologie auf das Geschäft des Kunden haben wird.

MVP-Implementierung

Das F&E-Team von Codete entwickelt ein unverzichtbares Minimum Value Product, das den Innovationskern der entwickelten Technologie darstellt. Dedizierte Codete IT-Ingenieure erstellen es von Grund auf neu oder fungieren dabei als Ihre IT- Hilfsabteilung.

Erfolgsgeschichte

Porsche

Die Datenorientierung ist für viele Unternehmen ein Trend. Daten fließen überall hin und die Nutzung kann große Geschäftsvorteile bringen. Es kann für eine Vielzahl von Zwecken eingesetzt werden. Fast jeder Geschäftsprozess kann optimiert werden, aber um dies zu erreichen, müssen Sie die Beobachtung aufbauen und die Ergebnisse mit einer Art Metriken messen. Um diese zu produzieren, müssen Sie die Daten speichern und verarbeiten, um sinnvolle Muster zu finden. Das Finden von Mustern und die Vorhersage von Ergebnissen auf der Grundlage der gesammelten Daten - genau dafür wurde das maschinelle Lernen konzipiert.

LÖSUNG

DLConverter ist eine Software, die auf die Konvertierung von Modellen des maschinellen Lernens abzielt, mit besonderem Schwerpunkt auf Teilmengen des tiefen Lernens. Es ist bestrebt, tragbar und sicher zu sein, indem es Containerisierungsprinzipien über Docker verwendet, einfach im täglichen Gebrauch und dennoch angenehm für das Auge der Benutzer. Wir haben eine Reihe von Python-Bibliotheken entwickelt, die in der Lage sind, Tensorflow- Modelle zu nehmen, diese zu verarbeiten und ein Modell in Keras zu erstellen. Dies ist genau das gleiche Modell, alle Ergebnisse sind die gleichen, aber wir haben es geschafft, eine verwendete Bibliothek zu ändern, ohne dass eine weitere Entwicklung oder ein Lernen erforderlich ist. Das war genau das Ergebnis, das wir erreichen wollten - mit dem Einsatz unseres Konverters konnten wir ein Modell ohne zusätzlichen Aufwand von einem Framework in das andere übersetzen. Mit solchen Konvertern können Sie alle veralteten, älteren Modelle, die Ihr Unternehmen verwendet, durch modernere ersetzen und so den aktuellen technischen Stapel besser anpassen. Dasselbe können und wollen wir mit anderen ML -Bibliotheken und Frameworks tun. Die nächsten Ziele wären MXNet, um seine R -Anwendungen abzudecken und allgemeine Lösungen für Modelle zu integrieren, die den ONNX-Standards entsprechen und mehrere Frameworks wie PyTorch oder Caffe abdecken würden. Der DLC-Konverter eignet sich für dezentrale Teamarbeit, d.h. jedes Team kann an der spezifischen Technologie-zu- Technologie-Konvertierung arbeiten. Dies ist auf eine speziell für dieses Projekt entwickelte benutzerdefinierte und hochautomatisierte Arbeitsumgebung zurückzuführen. Dieser Workflow bietet die Möglichkeit einer schnelleren Feature-Entwicklung und verbessert die Zuverlässigkeit der Software.

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