Maskinlæring bruker kraftige algoritmer på potensielt store datasett for å hente ut informasjon, lære mønstre og utføre prediksjoner. Dette gir våre kunder informasjon til å ta bedre beslutninger, automatisere oppgaver og predikere bedre enn det mennesker klarer alene.
Våre eksperter bistår hele veien fra idé til produksjon, fra identifisering av verdifulle forretningsspørsmål og løsningsarkitektur til dataflyt, algoritmeutvikling, evaluering og operasjonalisering.
Maskinlæring kan brukes til regresjon, klassifisering, avviksdeteksjon, anbefalingssystemer, forsterkende læring og segmentering.
Et eksempel er salg: med data på kunder som kjøper og ikke kjøper kan man predikere hvem som vil kjøpe i fremtiden, og derfor kontakte de riktige kundene.
Vi hjelper våre kunder med å utvikle løsninger som er kostnadseffektive, kundevennlige og danner grunnlag for datadrevne beslutningsprosesser.
Et utvalg av prosjektene Sonat har gjennomført er:
– Kryssalg: ved å kontakte kjøpevillige kunder mangedoblet vi resultatene i en salgskampanje for en stor regional bank.
– Anbefalingssystem: en 50 % økning i klikk for en nasjonal mediebedrift, i forhold til håndplukkede anbefalinger.
– Avviksdeteksjon: prediktivt vedlikehold basert på sensordata for en marin bedrift.
– Optimering av kraftproduksjon: optimering i kombinasjon med maskinlæring førte til besparelser på 10 % i kraftproduksjon.
Vi har sterk kompetanse på programmeringsspråkene Python og R, samt verktøy som Azure ML, Spark, MS SQLserver og IBM Watson.
Til å sette modeller i produksjon har vi god erfaring fra både Azure og Google Cloud.
