Je nach Aufgabe, Datenverfügbarkeit und Datenqualität erstellen unsere Data Scientists ein Modell mit einem einzigartigen Satz von Merkmalen und Algorithmen. Das gesetzte Ziel kann durch regressionsbasierte Methoden, Entscheidungsbäume, Ensembles oder deren Kombination erreicht werden.
REGRESSION MODELLE
Ein einfaches und gleichzeitig leistungsstarkes Werkzeug zur Vorhersage von Zeitreihen, das klare Interpretationen, einfache Anwendung, Stabilität und Zuverlässigkeit bietet, insbesondere in Situationen mit begrenzten Daten.
ENTSCHEIDUNGSBÄUME
Ein vielseitiger und leistungsstarker Maschinelles Lernen-Algorithmus, insbesondere in Szenarien, in denen Interpretierbarkeit, nichtlineare Beziehungen und Merkmalsauswahl von Bedeutung sind.
ENSEMBLES
Diese Technik verwendet mehrere Trainingsalgorithmen wie Entscheidungsbäume, lineare Modelle oder neuronale Netze, um genauere Vorhersagen zu erhalten als von jedem Algorithmus allein. Die Flexibilität in der Modellarchitektur und der Hyperparameteranpassung ermöglicht eine präzise Anpassung an die Lösung spezifischer Aufgaben.
HEURISTIKEN
Die Methode akkumuliert die gesammelte Erfahrung des Entwicklungsteams in einer bestimmten Branche unter Berücksichtigung von Randfällen und trägt zur Effizienzsteigerung aller verwendeten Technologien bei.
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