Laufzeitoptimierung und -Konsolidierung von spezifischen Bewegungsmodellen in generalisierte Modelle zur real-time Inferenz im App-Kontext.
13 spezifische Bewegungen wurden in 2 Modelle gruppiert bei gleichzeitiger Effizienz - und Performancesteigerung.
KI-gestütztes Modell zur Bewegungserkennung und Einordnung im Vergleich zum Bewegungs-Optimum. Ein mit dem MMAction Framework umgesetzter Prototyp wurde vom Team übernommen und innerhalb weniger Wochen signifikant verbessert und bis zur Produktionsreife gebracht. Zudem wurden die Erkennung von Fatigue oder Fehlhaltung, Reporting für Patienten, Physiotherapeuten, sowie Versicherungen unter Compliance-Einhaltung für eine Reihe von chronischen Erkrankungen umgesetzt. Entwicklung weiterer spezifischer Modelle im gleichen Schema und damit Aufbau einer nachhaltigen Entwicklungs-Pipeline.
Erstellung eines Segformer Modells zur Segmentierung von Satellitenbildern in Wolken und nutzbare Bildteile.
Hochpräzises Klimamodell zur Ertragsoptimierung, basierend auf Roboter-Sensordaten und hochauflösenden Bildern.
Früherkennung von gängigen Krankheiten zur Prävention der Verbreitung.
z.B.
- Automatisierung von monatlicher Rechnungsstellung
- Automatisierung von monatlichem Finanzreporting auf verschiedenen Ebenen
Erstellung eines Legal Assistant mit folgenden Fähigkeiten:
a) Auto-Erkennung von Fristen und ähnliche Information durch Scannen von gerichtlichen Schriftverkehr
b) Informationsbeschaffung durch Frage -Leitsystem in einfacher Sprache und Weiterverarbeitung dieser Informationen zur Erstellung von Dokumenten.
c) Anbindung externe Services, wie beispielsweise elektronischer Unterschrift.
In einer Auflösung von 200x200 m wurden Personen- und Verkehrsströme demographisch nach Stunde aufgeschlüsselt. Dieses Modell wurde ursprünglich zur Beratung von Einzelhandelsketten für die Eröffnung neuer Stores entwickelt. Während der Corona Krise wurde es weiter entwickelt, um die Regierungen von Großbritannien, New York City ,sowie den Staat Kalifornien mit zeitnaher Informationen zu Krankheitsverbreitung und Maßnahmeneffektivität zu versorgen.
Zur Korrektur von Anomalien in Mobilitätsmodellen wurde eine flächendeckende Kategorisierung in Gebietstypen und Subtypen (Wohngebeit, Industriegebiet, Büros, Restaurants etc.) notwendig.
Hierbei wurde ein proprietäres Trainingsdatenset erstellt durch manuelles Labeln von Location Spezialisten. Auf Basis dieses Trainingssets wurde eine flächendeckenden Einteilung erzielt.
AI-Modelle, die ungenaue, aber reliable Mobilfunk Koordinaten (von Masten) mit präzisen, aber unreliablen GPS Daten aus der Onlinewerbung kombinieren und die Reliabilität von GPS Daten voraussagen können.
Machine Learning auf klinischen Standard-Daten zur Risiko-Klassifikation und time-to-event Analysen zur frühzeitigen Erkennung von Krisen in autoimmun-Erkrankungen.
Quantitative Datenananalyse
Machine Learning
Qualitative Daten Analyse
Natural Language Processing
Ich biete sichere, flexible und modularisierte Lösungen im Bereich Machine Learning und Statistical Modeling. Von der Ideation bis zur Implementierung in Produktivsystemen unterstütze ich Sie und Ihr Team bei jedem Schritt.
Laufzeitoptimierung und -Konsolidierung von spezifischen Bewegungsmodellen in generalisierte Modelle zur real-time Inferenz im App-Kontext.
13 spezifische Bewegungen wurden in 2 Modelle gruppiert bei gleichzeitiger Effizienz - und Performancesteigerung.
KI-gestütztes Modell zur Bewegungserkennung und Einordnung im Vergleich zum Bewegungs-Optimum. Ein mit dem MMAction Framework umgesetzter Prototyp wurde vom Team übernommen und innerhalb weniger Wochen signifikant verbessert und bis zur Produktionsreife gebracht. Zudem wurden die Erkennung von Fatigue oder Fehlhaltung, Reporting für Patienten, Physiotherapeuten, sowie Versicherungen unter Compliance-Einhaltung für eine Reihe von chronischen Erkrankungen umgesetzt. Entwicklung weiterer spezifischer Modelle im gleichen Schema und damit Aufbau einer nachhaltigen Entwicklungs-Pipeline.
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Hochpräzises Klimamodell zur Ertragsoptimierung, basierend auf Roboter-Sensordaten und hochauflösenden Bildern.
Früherkennung von gängigen Krankheiten zur Prävention der Verbreitung.
z.B.
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- Automatisierung von monatlichem Finanzreporting auf verschiedenen Ebenen
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a) Auto-Erkennung von Fristen und ähnliche Information durch Scannen von gerichtlichen Schriftverkehr
b) Informationsbeschaffung durch Frage -Leitsystem in einfacher Sprache und Weiterverarbeitung dieser Informationen zur Erstellung von Dokumenten.
c) Anbindung externe Services, wie beispielsweise elektronischer Unterschrift.
In einer Auflösung von 200x200 m wurden Personen- und Verkehrsströme demographisch nach Stunde aufgeschlüsselt. Dieses Modell wurde ursprünglich zur Beratung von Einzelhandelsketten für die Eröffnung neuer Stores entwickelt. Während der Corona Krise wurde es weiter entwickelt, um die Regierungen von Großbritannien, New York City ,sowie den Staat Kalifornien mit zeitnaher Informationen zu Krankheitsverbreitung und Maßnahmeneffektivität zu versorgen.
Zur Korrektur von Anomalien in Mobilitätsmodellen wurde eine flächendeckende Kategorisierung in Gebietstypen und Subtypen (Wohngebeit, Industriegebiet, Büros, Restaurants etc.) notwendig.
Hierbei wurde ein proprietäres Trainingsdatenset erstellt durch manuelles Labeln von Location Spezialisten. Auf Basis dieses Trainingssets wurde eine flächendeckenden Einteilung erzielt.
AI-Modelle, die ungenaue, aber reliable Mobilfunk Koordinaten (von Masten) mit präzisen, aber unreliablen GPS Daten aus der Onlinewerbung kombinieren und die Reliabilität von GPS Daten voraussagen können.
Machine Learning auf klinischen Standard-Daten zur Risiko-Klassifikation und time-to-event Analysen zur frühzeitigen Erkennung von Krisen in autoimmun-Erkrankungen.
Quantitative Datenananalyse
Machine Learning
Qualitative Daten Analyse
Natural Language Processing
Ich biete sichere, flexible und modularisierte Lösungen im Bereich Machine Learning und Statistical Modeling. Von der Ideation bis zur Implementierung in Produktivsystemen unterstütze ich Sie und Ihr Team bei jedem Schritt.