Maskinlæring som en tjeneste

Maskinlæring er blant kjerneteknologiene for digital transformasjon, industri 4.0 og tingenes Internett (Internet of Things – IoT). Med maskinlæring som en tjeneste kan du starte raskt med maskinlæring, uten å ha egne servere eller måtte investere i programvare.

MASKINLÆRING SOM EN TJENESTE

Kunstig intelligens er blitt en nøkkelfaktor for konkurransedyktighet og lønnsomhet. Maskinlæring er blant kjerneteknologiene for digital transformasjon, industri 4.0 og tingenes Internett (Internet of Things – IoT).

Med maskinlæring som en tjeneste kan du starte raskt med maskinlæring, uten å ha egne servere eller måtte investere i programvare. Det fungerer på samme måte som Software as a Service, med at du kun betaler et månedlig beløp, og enkelt kan skalere opp og ned etter behov. Dette gjør løsningen mer fleksibel, kostnadseffektiv og raske

Ta en uforpliktende prat om mulighetene

SÅ ENKELT KOMMER DU IGANG MED MASKINLÆRING

Det hele starter med en kort uforpliktende prat. Dersom dere ønsker å gå videre, tar vi så et møte for å skissere mål, og så følger videre faser som vist under. Hele prosessen tar fra noen uker og opp til seks måneder, alt avhengig av hva som skal gjøres. Vi vil skissere kostnads- og tidsperspektiv i de første stegene i prosessen.

TLF-SAMTALE

(15 minutter)

1

Kort samtale for å finne ut hva man ønsker å få til og om vi kan bidra til å gjøre dette. Denne er uforpliktende.

Book samtale

MØTE

(2 timer)

2

Utdypning av målbilde og mulighetene man har for å nå dette, samt identifisere
forutsetninger som er sentrale for å lykkes.

WORKSHOP

(1-2 dager)

3

Gjennomgang og kvalitetssikring av ide, som til slutt ender med spesifikasjon av en POC/Pilot. Her må alle viktige bidragsytere være tilstede.

POC/PILOT

(2-3 måneder)

4

Realisering av proof of concept eller pilot.

PRODUKSJON

0-6 måneder

5

Løsningen gjøres
tilgjengelig for sluttbrukere eller kunder med en forutsigbar kvalitet og
sikkerhet.

GEVINST/NYTTE

6

Man høster gevinsten av løsningen.

ANVENDELSESOMRÅDER FOR MASKINLÆRING

Gjenkjenning av mønstre

Gjenkjenning av mønstre, utforskning av data, klassifisering av data og automatisert dataprosessering.

KVALITETSKONTROLL

Industrien kan styrke egen kvalitetskontroll med verktøy som avdekker feil i produksjonsprosesser eller produkter.

Løsninger for konkrete oppgaver

Bruk av maskinlæring for utvikling av IT-løsninger for helt konkrete oppgaver.

Anvendelsesområder

Blant anvendelsesområdene er musikk- og filmanbefalinger på strømmetjenester, avdekking av spam og svindelforsøk, eller optimalisering av kundeservice, transportruter og markedsføringskampanjer.

Hvorfor Basefarm?

Vi har 20 års erfaring med å jobbe strategisk med data, kombinert med evnen til nytenkning.
Dere får alt på ett sted. Vi følger prosessen fra dataanalyse via utvikling av demonstrasjonsprosjekter og til produksjonsfasen.
Vi innehar omfattende kunnskap om datavitenskap og -teknologi og kan bistå virksomheter i å videreutvikle sensorkonseptene sine – for eksempel til nye, kunderettede tjenester.

NOEN AKTUELLE BLOGGARTIKLER OM MASKINLÆRING

Vil du skape en digital strategi for fremtiden?

Hvordan bruke maskinlæring i praksis?

Jan Aril Sigvartsen, Grunde Løvold og Akos Buzinkay

Ledelsen står i veien for big data-jobbing – her kommer 5 råd

NÅ KAN OGSÅ MINDRE VIRKSOMHETER DRA NYTTE AV MASKINLÆRING

ØKT ROI FRA MARKEDSFØRING MED MASKINLÆRING OG KUNSTIG INTELLIGENS

Hva er prediktiv analyse? Et datadrevet fremtidsblikk

WHITE BOX AI VIL LØSE STORE PROBLEMER

HVA ER KUNSTIG INTELLIGENS OG MASKINLÆRING, OG HVORDAN KAN DE KNYTTES TIL IOT?

•••

SNAKK MED KEN ROBERT LØKEN OM BIG DATA OG KUNSTIG INTELLIGENS

Ken Robert Løken

Vice President of Professional Services

Ken Robert Løken elsker å utvikle bedrifter. Ved hjelp av analyse hjelper han bedrifter til å forstå trender, mål og nåværende situasjon. Basert på innsikt hjelper han og resten av teamet bedrifter til å utvikle konkurransefortrinn gjennom innovasjon. Ken Robert kan gi velkvalifiserte råd rundt overgangen til skybaserte platformer. Han har også mye kunnskap om AI og Digital Twins med Public Cloud-tjenester.