● Orchestrierung von ML-Challenges

Für besonders anspruchsvolle Machine-Learning-Probleme orchestrieren wir öffentlichkeitswirksame, wissenschaftlich fundierte Wettbewerbe, z. B. auf Plattformen wie Kaggle oder Grand Challenge. So nutzen Sie die Innovationskraft der globalen Forschungsgemeinschaft und können eine produktionsreife Lösung für Ihr spezifisches ML-Problem entwickeln.

Beratungstermin vereinbaren

Ihre Herausforderung

Mit der Kraft der Gemeinschaft Forschung beschleunigen

INNOVATION BESCHLEUNIGEN

Lösen Sie komplexe ML-Probleme durch die gebündelte Kreativität einer globalen Entwickler- und Forschungsgemeinschaft

RESSOURCEN SCHONEN

Umgehen Sie langwierige und teure interne Entwicklung mit einem fokussierten, externen Lösungsansatz

SICHTBARKEIT SCHAFFEN

Positionieren Sie sich als Vordenker: durch einen öffentlichkeitswirksamen Wettbewerb und Verbindung zu einem zentralen Forschungsthema

Unser Ansatz

Wir bringen Ihr ML-Problem in die Wissenschaftliche Gemeinschaft und die Lösung zurück in Ihr System

VON WISSENSCHAFTLICHEM WETTBEWERB ZUR PRODUKTIONSREIFE

Wir gestalten und betreuen wissenschaftlich fundierte ML-Wettbewerbe rund um Ihr konkretes Problem, von der Datenaufbereitung bis zur Umsetzung der besten Lösung. So vereinen Sie Innovationskraft, Markenwirkung und echte Resultate.

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Problemformulierung & Datenaufbereitung gemeinsam mit Ihnen
Gestaltung, Start und Bewertung des Wettbewerbs über Plattformen wie Kaggle
Begutachtung, wissenschaftliche Veröffentlichung (z. B. Challenge-Paper/Konferenz/Zeitschrift) und Auswahl der besten Lösung
Umsetzung als produktionsreifes System durch MXM

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Daten Pipeline

Aufbereitung, Anonymisierung und Versionierung Ihrer Daten

Machbarkeitsbewertung

Bewertung von Reifegrad, Risiken und Umsetzbarkeit

Projektplan

Konkrete Planung der nächsten Schritte, z.B. Übergang zum MVP oder End-to-End Produktentwicklung

Kontaktieren Sie uns

Kritische und ganzheitliche Bewertung Ihres Ansatzes
Entwicklung von Leitfaden zur zuverlässigen Umsetzung
Kostenfrei und unverbindlich

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