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Machine-Learning-Lösungen für österreichische Unternehmen

Von Predictive Analytics bis Computer Vision erschließt Machine Learning Fähigkeiten, die herkömmliche Software nicht bieten kann. Unsere erfahrenen ML-Ingenieure und Data Scientists mit branchenübergreifender Kompetenz entwickeln hochperformante Lösungen, die Prozesse automatisieren, Betriebskosten senken und DACH-Unternehmen helfen, wertvolle Markterkenntnisse zu gewinnen und die betriebliche Effizienz messbar zu steigern.

Anerkannt von den Besten

Leistungsumfang

Unsere Machine-Learning-Leistungen

Machine Learning

Wenn Standardalgorithmen nicht ausreichen, entwickeln wir maßgeschneiderte ML-Lösungen von Grund auf. Jedes System wird auf die spezifischen Anforderungen und Ziele Ihres Unternehmens zugeschnitten — für optimale Performance und Praxisrelevanz.

Deep Learning

Inspiriert von biologischer neuronaler Verarbeitung liefern Deep-Learning-Algorithmen signifikante Vorteile bei maschineller Übersetzung, Computer Vision, Bioinformatik und komplexer Mustererkennung — dort, wo klassische Ansätze an ihre Grenzen stoßen.

Data Science

Unsere Data Scientists bei Dev House Austria wenden fortschrittliche Analysemethoden und moderne Technologien an, um handlungsrelevante Erkenntnisse aus großen Datenbeständen zu gewinnen. Diese Fähigkeit unterstützt strategische Planung, Workflow-Optimierung, Kundenverhaltenanalyse und datengestützte Entscheidungsfindung.

Computer Vision

Unsere ML-gestützten Computer-Vision-Lösungen erkennen Bilder und unterscheiden Objekte, um die Effizienz kritischer Prozesse zu steigern — von der Sortierung, Klassifizierung und Kategorisierung visueller Inhalte bis zur Stärkung automatisierter Sicherheitsüberwachung.

Spracherkennung

Durch den Einsatz von Machine Learning gewinnen Ihre Produkte die Fähigkeit, menschliche Sprache zu erkennen und zu interpretieren — für dynamischere Nutzerinteraktionen und effizientere Arbeitsabläufe durch sprachgesteuerte Workflows.

Algorithmus-Optimierung

Wir verbessern die Genauigkeit und Leistung von ML-Algorithmen durch systematisches Hyperparameter-Tuning und Optimierung der Modellvariablen. Unsere Ingenieure steigern die Effizienz bestehender Modelle durch rigoroses Experimentieren und Training erheblich.

Predictive Analytics

Unsere Predictive-Analytics-Lösungen analysieren historische Daten, um Risiken und Chancen zu identifizieren, und erstellen Modelle zur Vorhersage zukünftiger Entwicklungen. Dies ermöglicht datengestützte Entscheidungen mit umsetzbaren Erkenntnissen zu Leistungskennzahlen und Geschäftstrends.

Sentiment-Analyse und NLP

Durch die Kombination von Machine Learning mit Natural Language Processing ermöglichen wir Unternehmen, Social-Media-Analysen, Kundenfeedback-Verarbeitung und Content-Klassifizierung zu automatisieren — für wirksamere Vertriebs- und Marketingmaßnahmen.

Neuronale Netzwerkentwicklung

Unsere Systeme mit neuronalen Netzen helfen Unternehmen, Muster zu erkennen, die klassische Analysen übersehen. Diese fortschrittliche Technologie liefert wichtige Erkenntnisse zu Markttrends, Kundenverhalten und Wettbewerbschancen.

Optische Zeichenerkennung (OCR)

Unsere ML-gestützten OCR-Lösungen verbessern Dokumentenmanagement-Prozesse mit hoher Genauigkeit und reduzierten Fehlerquoten. Diese Lösungen dienen auch Sicherheitszwecken und helfen, den Abfluss vertraulicher Informationen zu verhindern.

Expertise

Cloud-ML-Plattformen, mit denen wir arbeiten

AWS Machine Learning

Dev House Austria nutzt Amazons Portfolio vorgefertigter ML-Services innerhalb der AWS-Plattform — darunter Transkription, Text-to-Speech und Natural Language Processing — für schnelle und kosteneffiziente Bereitstellung von Machine-Learning-Lösungen im großen Maßstab.

Azure Machine Learning

Wir setzen Microsoft Azure ein, um den vollständigen Machine-Learning-Lebenszyklus abzudecken — von der Datenaufbereitung und dem Modelltraining bis zum Debugging und Artefakt-Tracking. Azures leistungsstarke Tooling-Suite gewährleistet nahtlose Integration und Optimierung.

Google Machine Learning

Dev House Austria nutzt die umfassende ML-Suite von Google Cloud, um jede Phase des Machine-Learning-Lebenszyklus zu optimieren — vom Modell-Deployment und der Datenaufbereitung bis zur Entwicklung branchenspezifischer Modelle.

Daten in Wettbewerbsvorteile verwandeln

Arbeiten Sie mit Dev House Austria zusammen, um ML-Lösungen zu entwickeln, die messbare Geschäftsergebnisse im DACH-Raum liefern.

Prozess

Unser Ansatz zur ML-Lösungsentwicklung

  • 01

    Anforderungsanalyse

    Zu Beginn analysieren wir die Geschäftsprobleme, die Ihre ML-Lösung adressieren soll. Anschließend empfehlen wir die am besten geeigneten Tools und Frameworks und bewerten den gesamten Projektumfang.

  • 02

    Datenaufbereitung und -verarbeitung

    Unser Team untersucht die gesammelten Rohdaten, identifiziert und selektiert die wertvollsten Datencluster. Diese werden zu einem umfassenden Datensatz vorverarbeitet, aufgeteilt in Trainings-, Validierungs- und Testsegmente — für effektives Modelltraining und Feinabstimmung der Parameter.

  • 03

    Feature Engineering

    Auf Basis tiefgreifender Domänenexpertise und dem Verständnis interner Geschäftsprozesse identifizieren und definieren wir die geeigneten Prädiktionsvariablen, die für den Aufbau eines robusten und genauen Vorhersagemodells entscheidend sind.

  • 04

    Modellentwicklung

    Durch systematisches Experimentieren mit verschiedenen Modelltypen, Feature-Selektionen und Parameterkonfigurationen trainieren wir mehrere Modelle, um die optimale Lösung zu identifizieren. Dieser iterative Prozess stellt sicher, dass das leistungsstärkste Modell produktionsbereit ist.

  • 05

    Modell-Deployment

    Nach Validierung des idealen Modells integrieren wir es in Ihre operative Umgebung — so funktioniert es effektiv und liefert ab dem ersten Tag Mehrwert in realen Anwendungsszenarien.

  • 06

    Modell-Optimierung

    Nach dem Deployment überwachen wir die Modellleistung kontinuierlich und nehmen bei Bedarf Anpassungen und Verbesserungen vor, um Effektivität und Relevanz auch bei sich ändernden Daten und Geschäftsanforderungen aufrechtzuerhalten.

Kosten

Was kostet eine ML-Implementierung in Österreich?

Bevor Sie sich für einen vollständigen Build entscheiden, lohnt es sich abzuwägen, ob ein vortrainiertes Foundation Model, ein feinabgestimmtes Open-Source-Modell oder eine vollständig individuelle Architektur am besten zu Ihrem Anwendungsfall passt. Jeder Ansatz hat andere Kosten- und Zeitrahmenimplikationen. Wir beraten zu dieser Build-vs.-Buy-Entscheidung frühzeitig — und sparen Kunden oft Monate an Entwicklungszeit, indem wir identifizieren, wo Transfer Learning oder bestehende APIs 80 % des Mehrwerts zu einem Bruchteil der Kosten liefern. Die finale Investition wird bestimmt durch:

  • Teamgröße
  • Erfahrungsniveau der Teammitglieder
  • Kooperationsmodell
  • Projektkomplexität
  • Projektdauer
  • Weitere projektspezifische Variablen
IFAVH – Austria

IFAVH – Austria

Eine Startup-Ökosystem-Plattform der nächsten Generation, die Inkubation, Beschleunigung, Investorennetzwerke und Firmengründungsdienste in einem einheitlichen System integriert.

Alle Fallstudien ansehen

Was unsere Kunden sagen

"Unsere Manager, die mit Dev House Austria zusammenarbeiten, sind sich einig: ein herausragendes Unternehmen – akribisch, geduldig und äußerst kompetent."

Jim Murray

Operations Director at Prosperity.ie

"Dev House Austria hat konsequent weniger versprochen und mehr geliefert. Wir sind mit ihrer Professionalität, Vertraulichkeit und Liebe zum Detail mehr als zufrieden."

Anonymous

Chief Executive Officer at SaaS Company

"Es gab keinerlei Verzögerungen. Die Ergebnisse wurden mir schnell präsentiert. Das Team war sehr gut und technologisch stets auf dem neuesten Stand."

Edel McDonnell

Owner at KingFisher Restaurant

"Sie suchen stets nach alternativen Ideen, um den Mehrwert zu steigern. Sie sind diszipliniert, führen Meetings strukturiert und liefern detaillierte Updates."

Fintan Knight

Chief Executive Officer at Automotive Equity Management Ltd.

"Was uns am meisten beeindruckt hat, war ihr Engagement für die Lieferung eines hervorragenden Ergebnisses. Das Engagement war vom ersten Tag an außergewöhnlich."

Bob Khanna

Office Manager at Aesthetic Clinic

Clutch Clutch-Bewertung

FAQs

  • Antwort: Machine Learning ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der Systeme befähigt, aus Daten zu lernen, Muster zu erkennen und Entscheidungen mit minimalem menschlichen Eingriff zu treffen. Es funktioniert durch die Verarbeitung großer Datenmengen mittels Algorithmen, die ihre Leistung im Laufe der Zeit auf Basis von Erfahrung und neuen Informationen verbessern.

  • Antwort: Künstliche Intelligenz (KI) ist ein breites Feld, das sich auf die Entwicklung von Systemen konzentriert, die typisch menschliche Aufgaben bewältigen können — wie logisches Schlussfolgern, Problemlösung und Sprachverständnis. Machine Learning (ML) ist ein Teilbereich der KI, der Systeme befähigt, aus Erfahrung zu lernen und sich zu verbessern, ohne für jedes Szenario explizit programmiert zu werden.

  • Antwort: Machine Learning entfaltet transformativen Mehrwert in für den DACH-Raum typischen Branchen, darunter Fertigung (vorausschauende Wartung, Qualitätskontrolle), Finanzwesen (Betrugserkennung, Risikobewertung), Gesundheitswesen (Diagnostik, personalisierte Medizin), Handel (Empfehlungssysteme, Bestandsoptimierung) und Logistik (Bedarfsprognosen, Routenplanung).

  • Antwort: Ein fokussierter PoC mit PyTorch oder TensorFlow auf aufbereiteten Daten kann in 2–4 Wochen erste Ergebnisse liefern. Die Lücke zwischen PoC und Produktion — Modell-Härtung, MLOps-Pipeline-Setup mit Tools wie MLflow oder Kubeflow, A/B-Testing-Infrastruktur und Monitoring — erfordert typischerweise weitere 2–5 Monate. Datenqualität ist die größte Variable: Saubere, gelabelte Daten können den Gesamtzeitrahmen halbieren.

  • Antwort: Typische Herausforderungen umfassen die Beschaffung und Aufbereitung qualitativ hochwertiger Daten, die Auswahl geeigneter Algorithmen, das Management von Rechenressourcen für das Training, die Sicherstellung von Modellinterpretierbarkeit und -transparenz sowie die Integration in bestehende Systeme. Unternehmen müssen zudem ethische Aspekte und regulatorische Anforderungen beim Einsatz von ML-Modellen berücksichtigen.

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