In drie stappen naar een AI-systeem

Voor de ontwikkeling en integratie van Artificial Intelligence systemen, hanteren we bij SIMON een driestappenplan. Of we nou een proof-of-concept neerzetten, een proof-of-business uitrollen of microservices integreren, de ontwikkeling van waardevolle oplossingen staat bij SIMON voorop. En dit begint al bij het veilig ophalen van data.

 

Stap 1: Data acquisitie

Voordat SIMON met Artificial Intelligence, machine learning of deep learning, aan de slag gaat, bekijken we samen met de opdrachtgever de soms privacygevoelige of ongestructureerde data. Door middel van visualisatie- en clustertechnieken maken we in een vroeg stadium inzichtelijk waar kansen liggen voor procesoptimalisatie of een aanbevelingensysteem. Ook bekijken we nauwkeurig of de juiste databronnen zijn aangesloten en of de data moet worden opgeschoond.

 

Stap 2: Modelleren

Vervolgens kiezen we het juiste machine learning of deep learning model, passend bij de doelstellingen. Tijdens deze modelleerfase hebben we de beschikking over een rijke set aan Data Science, machine learning en deep learning technieken, om de meest waardevolle inzichten en relaties te creëren.

 

Stap 3: Optimaliseren

Bij SIMON ontwikkelen we zelflerende Artificial Intelligence systemen. Systemen die we implementeren in (kern)bedrijfsprocessen van onze opdrachtgevers en die zelfstandig betekenisvolle inzichten uit data genereren. Doordat onze AI-systemen data van eindgebruikers en bedrijfsprocessen realtime verwerken en analyseren, is SIMON in staat om de modellen te optimaliseren binnen de context van uw bedrijfsactiviteiten. Samen met de opdrachtgever en de zelflerende kracht van de systemen worden we steeds beter in het herkennen, voorspellen en genereren van nieuwe inzichten over (aankoop)gedrag of trends, het geven van stijladvies en automatiseren van bedrijfsprocessen.

Wij slaan cookies op om onze website te verbeteren. Zie onze privacy policy.