Höhere Modellqualität
Gezielte Feature-Strategien und Evaluation verbessern Präzision und Robustheit.
KI-Modell-Entwicklung
KI-Modell-Entwicklung für präzise Ergebnisse in realen Prozessen
Wir entwickeln und optimieren Modelle für Ihre konkreten Anwendungsfälle – mit belastbarer Datenbasis, klaren Qualitätsmetriken und produktionsreifer Einbindung.
Ihr Mehrwert auf einen Blick
Ein gutes Modell ist nicht nur treffsicher, sondern auch stabil in der täglichen Nutzung.
Reproduzierbare Ergebnisse
Versionierte Pipelines und klare Experimente sichern Nachvollziehbarkeit und Kontrolle.
Betriebsfähige Integration
Modelle werden als verlässlicher Bestandteil Ihrer Produkt- und Prozesslandschaft ausgerollt.
Unser Vorgehen
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Daten- und Zielanalyse
Wir prüfen Datenqualität, Labels und Erfolgskriterien für den konkreten Use Case.
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Modellierung & Training
Wir entwickeln geeignete Ansätze und optimieren sie systematisch gegen definierte Metriken.
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Validierung & Härtung
Wir testen auf Bias, Drift-Risiken und Betriebsstabilität unter realistischen Bedingungen.
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Deployment & Monitoring
Wir führen Modelle kontrolliert ein und überwachen Leistung im laufenden Betrieb.
Warum Unternehmen mit CanCode arbeiten
Engineering statt Experiment
Wir bauen Modelllösungen mit produktiver Qualität statt einmaliger Demo-Effekte.
Messbare KPIs
Jede Optimierung wird an klaren Qualitäts- und Business-Kennzahlen gemessen.
Skalierbarer Betrieb
Pipelines und Inferenzprozesse werden für wiederholbaren Rollout konzipiert.
Häufige Fragen
Können bestehende Modelle verbessert werden?
Ja, wir auditieren Daten, Architektur und Metriken und optimieren gezielt die relevanten Schwachstellen.
Wie verhindert man Modell-Drift?
Durch kontinuierliches Monitoring, Re-Training-Strategien und saubere Versionierung von Daten und Modellen.
Ist On-Premise-Betrieb möglich?
Ja, je nach Compliance- und Sicherheitsanforderungen realisieren wir Cloud-, Hybrid- oder On-Premise-Szenarien.