Formularen er blevet indsendt med succes.
Du finder yderligere information i din postkasse.
Innowise leverer mere end algoritmer - vi skaber et grundlæggende skift i den måde, du arbejder på. Fra automatisering af rutineopgaver til forbedring af kundeoplevelser og forudsigelse af markedstendenser bygger vi ML-systemer, der vokser med din virksomhed, eliminerer ineffektivitet og åbner op for nye indtægtsstrømme.
Innowise leverer mere end algoritmer - vi skaber et grundlæggende skift i den måde, du arbejder på. Fra automatisering af rutineopgaver til forbedring af kundeoplevelser og forudsigelse af markedstendenser bygger vi ML-systemer, der vokser med din virksomhed, eliminerer ineffektivitet og åbner op for nye indtægtsstrømme.
Konverter komplekse datasæt til strategiske fordele. Uanset om det drejer sig om analyse af kundeadfærd eller målinger af produktbrug, omdanner vores ML-løsninger rådata til brugbar intelligens, der fremmer beslutningstagning og afdækker skjulte muligheder.
Lever enestående service gennem intelligent automatisering. Vores ML-systemer forudsiger kundernes behov, muliggør hyperpersonaliserede interaktioner og driver sofistikeret samtale AI - hvilket resulterer i højere tilfredshed, kortere svartider og øget loyalitet.
Vær på forkant med nye trusler med proaktiv beskyttelse. Vores ML-sikkerhedsløsninger opdager uregelmæssigheder i realtid, identificerer nye angrebsmønstre og håndterer forebyggende sårbarheder, før de kan udnyttes, hvilket skaber et robust sikkerhedsøkosystem.
Udvid uden begrænsninger. Vores ML-infrastruktur i virksomhedsklassen tilpasser sig problemfrit til nye markeder og svingende krav og lærer af nye datainput, samtidig med at den opretholder ydeevnen på tværs af forskellige miljøer.
Frigør dit talent til strategisk arbejde. Vores ML-automatiseringsløsninger håndterer rutineopgaver med præcision og orkestrerer komplekse arbejdsgange bag kulisserne, mens dit team fokuserer på innovation og initiativer af høj værdi.
Konverter leads hurtigere med datadrevet målretning. Vores ML-algoritmer identificerer højintelligente prospekter, tilpasser tilbud i realtid og optimerer prisstrategier - og hjælper dig med at lukke flere aftaler og maksimere omsætningen.
Lad ML forvandle det kaos til klarhed.
Som det fremgår af PluralSights AI Skill Report, rapporterer 97% af de virksomheder, der anvender AI-teknologier, om gevinster inden for produktivitet, servicekvalitet og nøjagtighed. Nu står det klart: Maskinlæring er gået fra at være en nice-to-have til at være en forretningskritisk motor. Det handler ikke længere om at bygge modeller, der ser godt ud i et laboratorium - det handler om at etablere levende systemer, der lærer, tilpasser sig og skaber reelle resultater, hvor det betyder mest.
Hos Innowise kombinerer vi dyb ekspertise inden for datavidenskab, MLOps og modelarkitekturdesign for at bygge løsninger, der ikke kun er nøjagtige, men også skalerbare, fortolkelige og modstandsdygtige i produktionen.
Vi starter med at omsætte forretningsudfordringer til ML-mål. Klare mål på forhånd fører til modeller, der rent faktisk leverer målbar effekt.
Før en model ser dagens lys, graver vi i dataene - renser, strukturerer og omdanner dem til en form, som en maskine virkelig kan lære af.
Vi omdanner rensede data til intelligente input - vælger de rigtige funktioner, koder kategorier, skalerer tal og fjerner støj, så modellen kan fokusere på reelle mønstre.
Vi træner modeller ved hjælp af de rigtige algoritmer, indstiller parametre og validerer ydeevnen for at bygge løsninger, der fungerer i den virkelige verden.
Når modellen er trænet og valideret, forbereder vi den til brug i den virkelige verden. Det omfatter opsætning af API'er eller batch processing pipelines, integration af modellen med dine eksisterende systemer og meget mere.
Performance er ikke en engangsforeteelse. Vi overvåger, finjusterer, genoptræner og tilpasser modeller over tid for at holde dem skarpe.
Med mere end 40 ML-ingeniører og mere end 40 vellykkede projekter hjælper vi virksomheder med at omsætte data til reel vækst. Fra smartere beslutningstagning til hurtigere drift - vores modeller er bygget til at løse udfordringer i den virkelige verden, øge effektiviteten og åbne nye indtægtsstrømme.
Hvis du allerede har en klar idé om, hvad du har brug for, er en fast pris den nemmeste vej frem. Du fastlægger budgettet og deadlines på forhånd, så du kan holde fokus uden at bekymre dig om uventede omkostninger.
Hvis du stadig er i gang med at forme projektet eller forventer, at tingene ændrer sig undervejs, giver tids- og materialemodellen dig fleksibilitet til at justere. Du betaler for arbejdet, efterhånden som det sker, hvilket er perfekt til ML-projekter.
Vi skaber ML-løsninger, der er bygget op omkring din virksomheds behov.
"Innowise har med succes leveret kundens MVP, hvilket markerer projektets succes. Teamet har tilbudt fremragende projektledelse, da de er meget effektive og altid leverer til tiden. Samlet set er deres passion og dybdegående ekspertise enestående."
"Jeg er meget tilfreds med deres arbejde af høj kvalitet og deres evne til at levere præcis det, jeg ønsker, gennem en meget professionel tilgang. Deres fleksible og tilgængelige proces er nøglen til det igangværende projekts succes."
"Innowise har fundet ressourcer af høj kvalitet, som passer godt ind i deres tildelte interne teams. De havde ressourcerne klar til at starte i løbet af kort tid. Teamet tilbyder responsiv og personlig projektledelse. Desuden er de proaktive og lover ikke for meget."
Budgetterne ligger typisk mellem $40K-$200K. Omkostningerne afhænger af forbehandling af data, modelarkitektur (f.eks. regression, CNN'er, transformere), infrastruktur (cloud/on-prem) og integrationsomfang.
Der er ikke noget svar, der passer til alle - enkle modeller med rene data kan bygges på et par uger, men projekter i den virkelige verden strækker sig normalt over flere måneder. Meget tid bliver ikke brugt på at bygge selve modellen, men på at bearbejde rodede data, skabe meningsfulde funktioner, indstille hyperparametre og stressteste modellen på tværs af forskellige scenarier.
Vi starter med at tjekke dataene og leder efter ubalancer eller mønstre, der kan forårsage bias senere. Når vi finjusterer modeller, justerer vi nogle gange datavægtene eller bruger særlige teknikker som adversarial debiasing for at hjælpe modellen med at behandle forskellige grupper mere retfærdigt. Vi bruger også forklaringsværktøjer som SHAP til at forstå, hvorfor modellen kommer med bestemte forudsigelser. Efter lanceringen fortsætter vi med at overvåge modellen for at fange eventuelle nye skævheder tidligt.
Maskinlæring er kun en del af AI. ML fokuserer på at lære af data - finde mønstre og komme med forudsigelser. AI omfatter mere bredt regelbaseret logik, NLP og endda robotteknologi. Når folk i dag siger "AI", mener de i de fleste tilfælde ML.
Hvis din virksomhed genererer data, er ML anvendelig. Fra forudsigelig vedligeholdelse i produktionen til risikoscoring i finanssektoren eller personalisering i e-handel - ML omsætter rådata til modeller, der optimerer processer, reducerer omkostninger og forbedrer CX.
