Die Analyse von Daten wird durch den Einsatz von Methoden der sogenannten Künstlichen Intelligenz (Artificial Intelligence) unterstützt. KI stellt eine sinnvolle und weitergehende Ergänzung zu klassischen Methoden der statistischen Datenverarbeitung dar. Neben der Erkennung von Mustern in Daten ist es möglich, mit Hilfe von KI-Algorithmen Regeln zu lernen, die vorher nicht bekannt waren oder sehr aufwendig logisch konstruiert (gefunden) werden mussten.

Prinzipiell unterscheiden wir (1) in KI-Verfahren auf der Basis expliziter (deklarativer) logischer Regeln, die durch einen Regel-Interpreter (Rule Engine) verarbeitet werden und (2) in sogenannte Deep Learning Verfahren, die mit Hilfe künstlich-neuronaler Netze Muster und implizite Regeln selbst aus den Daten extrahieren.

CROSSAI bezeichnet ein abgestimmtes Konzept der Modellierung auf Seiten der Daten mit hinreichender Standardisierung (bevorzugt Code-Systeme) in unseren CROSS-Applikationen und der Anbindung von Open Source KI-Systemen wie Tensorflow im Bereich des Deep Learning und ausgewählter Rule Engines für logische Regeln.

Mit CROSSAI können wir individuelle Fragestellungen unserer Kunden (z.B. Forschungsfragen, Analyse von Studien, Big Data Analysen usw.) in kurzen und überschaubaren Projekten in softwaregestützte Analysesysteme umsetzen. Zudem fließen die Verfahren sukzessive in Form von intelligenten Analysen und Workflow-Unterstützung in unsere Standardapplikationen ein.

Die Analyse von Daten wird durch den Einsatz von Methoden der sogenannten Künstlichen Intelligenz (Artificial Intelligence) unterstützt. KI stellt eine sinnvolle und weitergehende Ergänzung zu klassischen Methoden der statistischen Datenverarbeitung dar. Neben der Erkennung von Mustern in Daten ist es möglich, mit Hilfe von KI-Algorithmen Regeln zu lernen, die vorher nicht bekannt waren oder sehr aufwendig logisch konstruiert (gefunden) werden mussten.

Prinzipiell unterscheiden wir (1) in KI-Verfahren auf der Basis expliziter (deklarativer) logischer Regeln, die durch einen Regel-Interpreter (Rule Engine) verarbeitet werden und (2) in sogenannte Deep Learning Verfahren, die mit Hilfe künstlich-neuronaler Netze Muster und implizite Regeln selbst aus den Daten extrahieren.

CROSSAI bezeichnet ein abgestimmtes Konzept der Modellierung auf Seiten der Daten mit hinreichender Standardisierung (bevorzugt Code-Systeme) in unseren CROSS-Applikationen und der Anbindung von Open Source KI-Systemen wie Tensorflow im Bereich des Deep Learning und ausgewählter Rule Engines für logische Regeln.

Mit CROSSAI können wir individuelle Fragestellungen unserer Kunden (z.B. Forschungsfragen, Analyse von Studien, Big Data Analysen usw.) in kurzen und überschaubaren Projekten in softwaregestützte Analysesysteme umsetzen. Zudem fließen die Verfahren sukzessive in Form von intelligenten Analysen und Workflow-Unterstützung in unsere Standardapplikationen ein.