Lomake on lähetetty onnistuneesti.
Lisätietoja on postilaatikossasi.
Innowise tarjoaa muutakin kuin algoritmeja - se muuttaa toimintatapojasi perusteellisesti. Rakennamme ML-järjestelmiä rutiinitehtävien automatisoinnista asiakaskokemuksen parantamiseen ja markkinatrendien ennustamiseen, jotka kasvavat liiketoimintasi mukana, poistavat tehottomuutta ja avaavat uusia tulovirtoja.
Innowise tarjoaa muutakin kuin algoritmeja - se muuttaa toimintatapojasi perusteellisesti. Rakennamme ML-järjestelmiä rutiinitehtävien automatisoinnista asiakaskokemuksen parantamiseen ja markkinatrendien ennustamiseen, jotka kasvavat liiketoimintasi mukana, poistavat tehottomuutta ja avaavat uusia tulovirtoja.
Muunna monimutkaiset tietokokonaisuudet strategisiksi eduiksi. ML-ratkaisumme muuttavat raakadatan käyttökelpoiseksi älykkyydeksi, joka ohjaa päätöksentekoa ja paljastaa piilotettuja mahdollisuuksia, analysoivatpa ne sitten asiakkaiden käyttäytymistä tai tuotteiden käyttömittareita.
Tarjoa poikkeuksellista palvelua älykkään automaation avulla. ML-järjestelmämme ennustavat asiakkaiden tarpeita, mahdollistavat hyperpersonalisoidun vuorovaikutuksen ja kehittyneet AI-keskustelut - tuloksena on korkeampi tyytyväisyysaste, lyhyemmät vastausajat ja suurempi uskollisuus.
Pysy kehittyvien uhkien edellä ennakoivan suojauksen avulla. ML-tietoturvaratkaisumme havaitsevat poikkeamat reaaliajassa, tunnistavat uudet hyökkäysmallit ja puuttuvat haavoittuvuuksiin ennaltaehkäisevästi ennen kuin niitä voidaan hyödyntää, mikä luo vankan tietoturvaekosysteemin.
Laajenna ilman rajoituksia. Yritystason ML-infrastruktuurimme mukautuu saumattomasti uusiin markkinoihin ja vaihteleviin vaatimuksiin, oppii uusista tiedoista ja säilyttää suorituskyvyn erilaisissa ympäristöissä.
Vapauta lahjakkuutesi strategiseen työhön. ML-automaatioratkaisumme hoitavat rutiinitoiminnot tarkasti ja organisoivat monimutkaisia työnkulkuja kulissien takana, kun tiimisi keskittyy innovointiin ja arvokkaisiin aloitteisiin.
Käännä liidit nopeammin tietoon perustuvan kohdentamisen avulla. ML-algoritmimme tunnistavat erittäin kiinnostavat potentiaaliset asiakkaat, personoivat tarjouksia reaaliaikaisesti ja optimoivat hinnoittelustrategioita, mikä auttaa sinua sulkemaan enemmän kauppoja ja maksimoimaan tulot.
Anna ML:n muuttaa kaaos selkeydeksi.
Kuten PluralSightin AI Skill Report -raportissa todetaan, 97% yrityksistä, jotka ottavat käyttöön AI-teknologiaa, raportoivat tuottavuuden, palvelun laadun ja tarkkuuden parantumisesta. Nyt on selvää, että koneoppiminen on muuttunut mukavuudesta liiketoimintakriittiseksi moottoriksi. Enää ei ole kyse laboratoriossa hyvältä näyttävien mallien rakentamisesta, vaan elävien, hengittävien järjestelmien perustamisesta, jotka oppivat, sopeutuvat ja tuottavat todellisia tuloksia siellä, missä niillä on eniten merkitystä.
Innowise:ssä yhdistämme syvän asiantuntemuksen datatieteestä, MLOpsista ja malliarkkitehtuurin suunnittelusta rakentaaksemme ratkaisuja, jotka ovat paitsi tarkkoja myös skaalautuvia, tulkittavissa ja joustavia tuotannossa.
Aloitamme kääntämällä liiketoiminnan haasteet ML-tavoitteiksi. Selkeät tavoitteet etukäteen johtavat malleihin, jotka todella tuottavat mitattavissa olevaa vaikutusta.
Ennen kuin mikään malli näkee päivänvalon, tutkimme dataa - puhdistamme, jäsentelemme ja muokkaamme sen muotoon, josta kone voi todella oppia.
Muutamme puhdistetut tiedot älykkäiksi syötteiksi valitsemalla oikeat ominaisuudet, koodaamalla luokat, skaalaamalla numerot ja poistamalla kohinan, jotta malli voi keskittyä todellisiin kuvioihin.
Koulutamme malleja oikeilla algoritmeilla, viritämme parametreja ja validoimme suorituskyvyn, jotta voimme rakentaa ratkaisuja, jotka toimivat todellisissa olosuhteissa.
Kun malli on koulutettu ja validoitu, valmistelemme sen reaalimaailman käyttöön. Tähän sisältyy muun muassa API- tai eräajoprosessointiputkien perustaminen ja mallin integrointi olemassa oleviin järjestelmiin.
Suorituskyky ei ole yksi ja ainoa asia. Seuraamme, hienosäädämme, uudelleenkoulutamme ja mukautamme malleja ajan mittaan, jotta ne pysyvät terävinä.
Yli 40 ML-asiantuntijainsinöörin ja yli 40 onnistuneen projektin avulla autamme yrityksiä muuttamaan datan todelliseksi kasvuksi. Älykkäämmästä päätöksenteosta nopeampiin toimintoihin - mallimme on rakennettu ratkaisemaan todellisia haasteita, lisäämään tehokkuutta ja avaamaan uusia tulovirtoja.
Jos sinulla on jo selkeä käsitys siitä, mitä tarvitset, kiinteä hinta on yksinkertaisin tapa edetä. Saat budjetin ja määräajat etukäteen, joten voit keskittyä asiaan murehtimatta odottamattomista kustannuksista.
Jos projekti on vasta muotoutumassa tai odotat asioiden muuttuvan matkan varrella, aika- ja materiaalimalli antaa sinulle joustavuutta mukautua. Maksat työstä sitä mukaa kuin sitä tehdään, mikä sopii erinomaisesti ML-projekteihin.
Luomme ML-ratkaisuja, jotka on rakennettu liiketoimintasi tarpeiden mukaan.
"Innowise on onnistunut toimittamaan asiakkaan MVP:n, mikä on osoitus hankkeen onnistumisesta. Tiimi on tarjonnut erinomaista projektinhallintaa, sillä he ovat erittäin tehokkaita ja toimittavat aina ajallaan. Kaiken kaikkiaan heidän intohimonsa ja syvällinen asiantuntemuksensa ovat erinomaisia."
"Olen erittäin tyytyväinen heidän laadukkaaseen työhönsä ja kykyynsä toimittaa juuri sitä, mitä haluan, erittäin ammattimaisella lähestymistavalla. Heidän joustava ja käytettävissä oleva prosessinsa on avainasemassa meneillään olevan projektin onnistumisessa."
"Innowise on löytänyt korkealaatuisia resursseja, jotka sopivat hyvin niille osoitettuihin sisäisiin tiimeihin. Heillä oli resurssit valmiina aloittamaan lyhyessä ajassa. Tiimi tarjoaa reagoivaa ja persoonallista projektinhallintaa. Lisäksi he ovat ennakoivia eivätkä lupaa liikoja."
Budjetit ovat yleensä välillä $40K-$200K. Kustannukset riippuvat tietojen esikäsittelystä, malliarkkitehtuurista (esim. regressio, CNN, muuntajat), infrastruktuurista (pilvi/on-prem) ja integroinnin laajuudesta.
Yhtä kaikille sopivaa vastausta ei ole - yksinkertaiset mallit, joissa on puhtaat tiedot, voidaan rakentaa muutamassa viikossa, mutta todelliset projektit kestävät yleensä useita kuukausia. Paljon aikaa ei kulu itse mallin rakentamiseen, vaan sotkuisten tietojen käsittelyyn, merkityksellisten ominaisuuksien luomiseen, hyperparametrien virittämiseen ja mallin stressitestaukseen eri skenaarioissa.
Aloitamme tarkastamalla tiedot ja etsimällä epätasapainoa tai malleja, jotka voivat aiheuttaa myöhemmin vääristymiä. Kun hienosäädämme malleja, säädämme joskus tietojen painoja tai käytämme erityisiä tekniikoita, kuten adversarial debiasing -menetelmää, jotta malli voisi käsitellä eri ryhmiä oikeudenmukaisemmin. Käytämme myös selitettävyystyökaluja, kuten SHAP, jotta voimme ymmärtää, miksi malli tekee tiettyjä ennusteita. Käynnistämisen jälkeen seuraamme mallia jatkuvasti, jotta voimme havaita mahdolliset uudet vääristymät varhaisessa vaiheessa.
Koneoppiminen on vain yksi osa AI:tä. ML keskittyy datasta oppimiseen - mallien löytämiseen ja ennusteiden tekemiseen. Laajemmin AI käsittää sääntöpohjaisen logiikan, NLP:n ja jopa robotiikan. Useimmissa liiketoimintatapauksissa nykyään sanottaessa "AI" tarkoitetaan ML:ää.
Jos yrityksesi tuottaa dataa, ML on sovellettavissa. Ennustavasta kunnossapidosta teollisuudessa, riskien arvioinnista rahoituksessa tai personoinnista sähköisessä kaupankäynnissä ML muuntaa raakadatan malleiksi, jotka optimoivat prosesseja, vähentävät kustannuksia ja parantavat asiakaspalvelua.
