Ontwikkeling van AI-modellen
We finetunen foundation models op je data voor prestaties die generieke oplossingen in jouw domein overtreffen. Jouw terminologie, jouw regels, jouw precisie-eisen.
Voorspellende modellen gekalibreerd op de historie van je bedrijf: klantverloop, vraag, optimale prijzen, kredietrisico of anomaliedetectie. Geen generieke templates.
Systemen voor beeldherkenning, objectdetectie en visuele kwaliteitscontrole voor productie, retail of logistiek. Waar het menselijk oog uren voor nodig heeft, doet het model in seconden.
Classificatiemodellen, entiteitsextractie, sentimentanalyse en semantische zoekmachines, afgestemd op de terminologie van je sector en je specifieke use cases.
Infrastructuur om modellen systematisch te trainen, evalueren, versioneren en opnieuw uit te rollen. Het model is geen eenmalig project — het is een levend bezit dat onderhoud vraagt.
We meten prestaties aan echte bedrijfsmaatstaven, niet alleen technische. Een model met 95% nauwkeurigheid kan nutteloos zijn als de fouten zich concentreren in de gevallen die er het meest toe doen.
01
We vertalen de zakelijke uitdaging naar een machine-learningprobleem met heldere succesmaatstaven. Deze fase voorkomt maanden werk in de verkeerde richting.
02
We lichten je beschikbare data door, signaleren hiaten en definiëren de datapijplijn die nodig is om met kwaliteitsgaranties te trainen.
03
We trainen en vergelijken meerdere benaderingen met volledige transparantie. We delen de resultaten van elk experiment, ook van de experimenten die niet werkten.
04
We brengen het model in productie met robuuste infrastructuur en automatische meldingen als de prestaties teruglopen. De livegang is het begin, niet het einde.
Dat hangt af van het probleem. Sommige classificatiemodellen werken goed met honderden voorbeelden; andere hebben er miljoenen nodig. Dat beoordelen we in de verkenningsfase en we vertellen je eerlijk of je data volstaat voordat je budget vastlegt.
Dat hoort bij de normale cyclus. We ontwerpen het hertrainingsproces vanaf het begin zo dat het systematisch verloopt, zonder dat er elke keer een nieuw project nodig is. MLOps hoort bij de oplevering.
Ja, volledig. Alle code, modelgewichten en documentatie zijn van je bedrijf. We houden geen rechten op wat we samen bouwen.
Ja, en vaak is dat de efficiëntste optie. We beoordelen of het finetunen van een foundation model betere resultaten geeft dan vanaf nul trainen voordat we een aanpak aanraden.