Schaalbare future proof technologie
Door de flexibele opzet van het model kun je deze aanpassen op nieuwe ontwikkelingen of veranderende behoeften binnen de organisatie.
UA-41093339-2
Machine Learning modellen presteren aanzienlijk beter wanneer zij op specifieke data voor specifieke taken worden getraind. Een model dat met grote nauwkeurigheid het sentiment voor klantenreviews bepaalt zal aanzienlijk minder presteren op een trainingset met politieke nieuwsartikelen.
Voor de meeste Natural Language Processing taken hebben wij al kant-en-klare modules ontwikkeld. De modules kun je zien als afzonderlijke bouwstenen en het model kun je vergelijken met een legoblokken model. Met de bouwstenen kunnen we snel en flexibel het gewenste model bouwen.
Het vertrekpunt voor het bouwen en trainen van het model is het gewenste inzicht die we uit de databronnen willen halen. Aan de hand daarvan stellen we het model samen. Omdat de individuele modules al ontwikkeld zijn kunnen we snel de eerste resultaten laten zien. Gezamenlijk finetunen we het model totdat deze de gewenste inzichten levert.
Het model kan als zelfstandige applicatie worden opgeleverd of geïntegreerd in bestaande Business Intelligence architectuur
Na oplevering van het model kunnen we het onderhoud verzorgen en indien gewenst modules verwijderen en toevoegen.