We bouwen voorspellings-, machinelearning- en optimalisatiesystemen die patronen blootleggen, beslissingen verbeteren en blijven werken nadat het notebook gesloten is.
In de praktijk. Een model moet beter presteren dan een zinvolle referentie en passen bij de beslissing. Extra complexiteit moet aantoonbaar iets opleveren.
Voor de start spreken we af wat we opleveren en wie waarvoor verantwoordelijk is.
Samen met business- en technische teams bepalen we wat beter moet, hoe we dat meten en hoe het resultaat gebruikt wordt.
Gebruik historische data voor beslissingen over vraag, voorraad of capaciteit. We bekijken de planningshorizon, beschikbare input en de kosten van verschillende fouten. Daarna vergelijken we het model met de aanpak die je team al gebruikt.
Onderzoek de factoren die samenhangen met een resultaat en maak de bevindingen bruikbaar voor businessteams. We maken onderscheid tussen patronen in de beschikbare data en conclusies die ze niet ondersteunen. Onzekerheid leggen we samen met het resultaat uit.
Breng modellen van analyse naar een herhaalbare implementatie. Afhankelijk van het project omvat dat datapipelines, modelversiebeheer, tests, monitoring en hertraining, met duidelijke afspraken over onderhoud.
In het eerste gesprek verhelderen we de vraag, bepalen we wie betrokken moet zijn en spreken we een passende volgende stap af. De scope, planning en commerciële afspraken volgen daaruit.
Spreek het gewenste resultaat, de referentie en de kosten van fouten af met de gebruikers.
Onderzoek de datakwaliteit, bouw een passende aanpak en test die met geschikte, apart gehouden data.
Bespreek resultaten, onzekerheid en praktische bruikbaarheid met business- en technische betrokkenen.
Spreek af hoe het resultaat in het werkproces terechtkomt en hoe veranderingen in data en modelprestaties worden opgevolgd.
Een eerste schets volstaat. We zoeken samen uit welke informatie nog ontbreekt.
Elke case beschrijft het probleem, de aanpak en de context bij het resultaat.
Er is geen vast minimum voor elk probleem. We beoordelen de dekking, kwaliteit, frequentie en relevantie van je data in functie van de beslissing en de patronen die je wilt begrijpen. Dat bepaalt wat redelijkerwijs gebouwd kan worden.
Niet noodzakelijk. Statistische modellen, klassieke machine learning of een duidelijker rapporteringsproces kunnen beter passen. We kiezen de aanpak op basis van de data en de beslissing en vergelijken met een passende referentie.
Ja. We kunnen bestaande modellen, hun evaluatie en implementatievereisten beoordelen. Onze MLOps-case beschrijft hoe we twee door de klant ontwikkelde en gepatenteerde modellen op een Azure-fundament in productie brachten.
We bekijken eerst welke bronnen nodig zijn en hoe we ze kunnen raadplegen en combineren. Vraagt het werk ook om data engineering, architectuur of business intelligence? Dan kunnen we binnen een afgesproken scope aanvullende expertise uit Algorhythm Group betrekken.
Common Sense AI werkt voor grote ondernemingen, overheidsorganisaties en middelgrote bedrijven in België. Ons team combineert strategie, engineering en data science. Waar je project dat vraagt, vullen we die aan met expertise uit Algorhythm Group.
We kunnen in elke fase aansluiten: om een vraag te verkennen, een nieuwe oplossing te bouwen of bestaand werk te verbeteren.
AI-strategie en adoptie AI-engineering en oplossingen Over Common Sense AI en de groep