ML Engineering

ML engineering

Machine Learning engineers en Data Scientists werken nauw samen om bruikbare oplossingen voor klanten te creëren. Hoewel er enige overlap is, richten Data Scientists zich op het analyseren van gegevens, het leveren van zakelijke inzichten en het maken van prototypemodellen, terwijl Machine Learning engineers zich richten op het in productie brengen van deze modellen door het coderen en implementeren van complexe, grootschalige machine learning-producten.

Use Cases

Steeds meer bedrijven passen Data Science of Machine Learning (ML) toe om voorspellingen en verwachtingen te kunnen maken op basis van hun data. Dit doen ze om sneller te kunnen reageren op mogelijke veranderingen die van invloed zijn op hun bedrijfsprocessen, hun onderscheidend vermogen in de markt of het automatiseren van beslissingen. Enkele (bekende) voorbeelden zijn:

Predictive Maintenance, risico-gebaseerd onderhoud uitvoert op assets met een bepaalde verwachtte faalkans.
Klant aanbevelingen, het cross- en/of upsellen op basis van personen met gelijke interesses/aankopen
Fraude detectie

Klantvideo Shuttel Solutions

Luister en kijk naar de Shuttel Solutions klantvideo, waarin Shuttel’s Manager Operations & Development Joëlle Stokkel uitlegt hoe zij, met behulp van het Full Orbit Data Monetisation Platform (DMP®), binnen 6 maanden in staat is geweest om een nieuwe marktpropositie te lanceren op het gebied van elektrisch laden.

Bekijk de klantvideo

Gratis Whitepaper

Handleiding voor succesvolle Data Science projecten.

Steeds meer bedrijven passen Data Science of Machine Learning toe om voorspellingen en verwachtingen te kunnen maken op basis van hun data. Echter, maar een klein percentage van deze initiatieven groeit uit tot een volwaardige eindproduct. Hoe zorg je er nu voor dat een door de Data Scientists ontwikkeld prototype van een voorspellend model wordt geoperationaliseerd, zodat ook daadwerkelijk door de organisatie gebruikt kan worden?

Deze handleiding geeft meer inzicht in de levenscyclus van Data Science projecten en is gebaseerd op ervaringen met complexe data gedreven oplossingen.

Download de handleiding