Da saúde ao varejo, da educação à otimização da cadeia de suprimentos, a inteligência artificial (IA) provou ser um divisor de águas.
Impulsionada por tecnologias de aprendizado de máquina e sistemas especializados, a IA transforma dados não estruturados em valiosos insights acionáveis.
Aprendizado profundo
Desbloqueie novos recursos anteriormente inatingíveis usando o aprendizado profundo em áreas como Visão Computacional, Reconhecimento de Fala, Análise de Imagens Médicas e muito mais.
Automação de processos
Elimine redundâncias, gargalos e operações manuais demoradas em seus processos implementando fluxos de trabalho orientados pelas mais recentes tecnologias de IA.
Análise do comportamento do usuário
Aumente as conversões e evite a rotatividade prevendo o comportamento do usuário graças aos modelos de aprendizado de máquina que aprendem com o comportamento de usuários anteriores e dados analíticos.
Inteligência Avançada de Negócios
Aproveite os enormes volumes de dados que sua empresa coleta todos os dias, convertendo-os em inteligência acionável fornecida por modelos de IA personalizados criados com seus objetivos de negócios em mente.
Sistemas de Recomendação
Aumente as vendas em sua plataforma de comércio eletrônico ou o tempo gasto em seu aplicativo de streaming de vídeo (para citar apenas alguns) por meio de recomendações significativas e relevantes.
Previsão & Apoio à decisão
Preveja como um cenário em mudança afetará os negócios e ajuste de acordo com base em modelos de previsão que aproveitam big data & aprendizado de máquina para auxiliar na tomada de decisões.
É fácil ficar sobrecarregado e sentir que isso pode ser muito complexo. Não se preocupe, estamos aqui para ajudar a facilitar. Vamos passar rapidamente pelas etapas.
A primeira etapa começa com a aquisição de conhecimento específico do domínio, a compreensão do problema e a identificação da oportunidade. Com base nas informações coletadas, propomos a pilha de tecnologia mais adequada para o trabalho.
O aprendizado de máquina precisa de dados. Se os dados necessários para treinar os modelos propostos existirem, realizamos uma fase de análise exploratória para encontrar padrões e correlações relevantes. Se os dados não estiverem disponíveis, trabalhamos para coletá-los.
Com base nas informações coletadas até agora, treinamos, testamos e iteramos milhares de modelos para ver com que precisão eles são capazes de resolver a declaração do problema. Continuamos a fornecer dados e a fazer ajustes à medida que os modelos evoluem.
Por fim, integramos o modelo de aprendizado de máquina com o aplicativo front-end usando uma API REST, desenvolvendo todos os recursos necessários ao longo do caminho para fornecer um & experiência amigável para o usuário final.
