Soluzioni di Machine learning

Innowise si avvale di una profonda esperienza nell'apprendimento automatico per creare soluzioni software all'avanguardia che automatizzano i processi, riducono i costi operativi e scoprono nuove opportunità di risoluzione dei problemi. I nostri specialisti di R&S, con un'ampia conoscenza di vari settori aziendali e delle tecnologie di ML, assistono i nostri clienti nel recupero di preziose informazioni sul mercato e nell'aumento dell'efficacia complessiva dei processi aziendali.

Migliorate la vostra attività con soluzioni di machine learning all'avanguardia

Apprendimento automatico

Sviluppare la soluzione da zero è la mossa giusta nel caso in cui sia necessario un algoritmo di ML con funzionalità specifiche. Tali sistemi rispondono perfettamente alle esigenze e agli obiettivi degli utenti.

Apprendimento profondo

Ispirati alle creature viventi che elaborano le informazioni, gli algoritmi di deep learning apportano preziosi vantaggi a una vasta gamma di campi, dalla traduzione automatica e dalla visione computerizzata alla bioinformatica e alla progettazione di farmaci.

Data science

Utilizzando una combinazione di tecniche di analisi avanzate e tecnologie all'avanguardia come l'apprendimento automatico, i data scientist estraggono intuizioni da grandi volumi di dati. Questo aiuta le aziende nella pianificazione strategica, nell'ottimizzazione del flusso di lavoro, nell'analisi del comportamento dei clienti e nel processo decisionale basato sui dati.

Visione artificiale

Gli algoritmi di ML con la capacità di riconoscere le immagini e distinguere gli oggetti mostrati possono aumentare l'efficienza di una serie di processi, dall'ordinamento, l'etichettatura e la categorizzazione delle foto al rafforzamento e all'automazione della sicurezza con l'aiuto delle CCTV.

Riconoscimento vocale

Con l'aiuto dell'machine learning, i prodotti diventano in grado di riconoscere e comprendere il parlato umano, rendendo l'esperienza dell'utente più vivace ed efficace per un'azienda.

Ottimizzazione dell'algoritmo

Ottimizzare gli algoritmi di machine learning significa perfezionare il loro livello di precisione. Gli sviluppatori possono aumentare significativamente l'efficienza degli algoritmi di ML avanzando gli iperparametri o ottenendo le migliori variabili del modello attraverso l'addestramento.

Analisi predittiva

Le soluzioni di analisi predittiva analizzano i dati storici per sfruttarli nell'identificazione di rischi e opportunità e nella costruzione di modelli predittivi. L'utilizzo dell'apprendimento automatico a questo scopo consente alle aziende di ottenere preziose informazioni sulle prestazioni e sui rischi, facilitando il processo decisionale basato sui dati.

Analisi del sentimento e NLP

Il machine learning e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) consentono alle aziende di automatizzare processi come l'analisi dei social media o la navigazione del cliente verso l'obiettivo, aumentando l'efficienza complessiva delle attività di vendita e marketing.

Sviluppo della rete neurale

Utilizzando i sistemi di reti neurali, le aziende possono tracciare modelli che non vengono riconosciuti dalle analisi tradizionali. Questa funzione offre preziose informazioni sul mercato, sui modelli comportamentali dei clienti e su come sfruttarli.

Riconoscimento ottico dei caratteri

Le soluzioni OCR basate su ML aumentano l'efficacia dei processi di gestione della documentazione, garantiscono l'assenza di errori e possono essere implementate anche a fini di sicurezza per evitare la fuga di dati riservati.

Soluzioni di machine learning che realizziamo

Gli algoritmi di machine learning possono essere adattati per automatizzare e semplificare numerosi processi aziendali. L'automazione delle operazioni di routine libererà tempo per le attività più impegnative che richiedono maggiore attenzione.

Manutenzione predittiva

Utilizzando l'analisi predittiva, la comprensione audiovisiva e altre tecniche di apprendimento automatico, Innowise ridurrà le perdite finanziarie della vostra azienda fornendo in anticipo le informazioni sulla manutenzione necessaria per gli strumenti e le macchine.

Rilevamento delle frodi

Per rilevare e prevenire le frodi, Innowise insegna le soluzioni di apprendimento automatico su set di dati specifici che insegnano agli algoritmi a verificare le azioni degli utenti in base a determinate regole o a rilevare anomalie specifiche che si verificano quando si verifica un caso di frode.

Previsione della domanda

Innowise sfrutta la potenza dell'apprendimento automatico per eseguire analisi retrospettive e in tempo reale dei dati di mercato, svelando le tendenze stagionali della domanda e portando a previsioni di vendita più accurate.

Prezzi dinamici

Innowise implementa modelli di apprendimento automatico per analizzare i dati di mercato sulla domanda di determinati prodotti, consentendo alle aziende di adeguare automaticamente i prezzi alla domanda corrente e di vendere in modo più efficiente.

Sviluppo di chatbot in tempo reale

I nostri specialisti di apprendimento automatico miglioreranno l'esperienza del cliente con un chatbot che simula la conversazione umana implementando il deep learning, l'elaborazione del linguaggio naturale, il riconoscimento vocale (text-to-speech/speech-to-text) e altri strumenti ML

Sviluppo di un assistente virtuale

Costruendo un assistente virtuale, creiamo un legame speciale tra i vostri prodotti e gli utenti con l'aiuto della comprensione audiovisiva, del deep learning e dell'elaborazione del linguaggio naturale. Inoltre, un assistente virtuale può diventare il motore della creazione di un ecosistema di prodotti.

Analisi del comportamento del cliente

Grazie all'addestramento di algoritmi di apprendimento automatico per comprendere il comportamento dei clienti, Innowise fornisce alle aziende informazioni essenziali sui loro clienti, consentendo loro di effettuare la segmentazione della clientela, di modellare il tasso di abbandono dei clienti e di ridurlo, ecc.

Sistemi di raccomandazione intelligenti

Le soluzioni di deep learning e di marketing automation consentiranno alla vostra azienda di offrire agli utenti risorse di qualsiasi tipo con maggiore precisione, aumentando la soddisfazione degli utenti e riducendo i tassi di abbandono.

State pensando di implementare soluzioni di machine learning?

Lasciate che Innowise si occupi di tutto, dalla scoperta all'implementazione

Piattaforme con cui lavoriamo

AWS machine learning

Amazon offre una serie di soluzioni di machine learning precostituite incluse nella piattaforma. Le tecnologie comprendono la trascrizione, la conversione da testo a voce e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Questo insieme di strumenti facilita la rapida implementazione di soluzioni di ML.

Amazon SageMaker Amazon Transcribe e Polly Amazon Comprehend Amazon Rekognition

Machine learning su Azure

Microsoft Azure è progettato per supportare il ciclo di vita end-to-end del machine learning, dalla preparazione dei dati al debug e al monitoraggio degli artefatti.

Azure Cognitive Services Azure Machine Learning Azure Bot Services Azure Applied AI Services

Machine learning di Google

Google Cloud è ricco di strumenti diversi utilizzati in varie fasi del ciclo di vita del ML, dall'implementazione del modello e dalla preparazione dei dati alla costruzione di modelli sofisticati e all'adattamento della soluzione a un particolare settore.

Vertex AI Google Conversational AI Google AI per i documenti Google AI per le industrie

Machine learning per tutti i settori

Il potenziamento dei processi con l'aiuto dell'apprendimento automatico porterà alcuni vantaggi alle aziende di qualsiasi settore.

Finanza, banche e assicurazioni

Gestione del rischio Valutazione del credito Rilevamento delle frodi Contabilità predittiva Analisi del mercato azionario Trading algoritmico Finanza computazionale

Finanza, banche e assicurazioni

Sanità e scienze della vita

Diagnostica medica Previsione del rischio sanitario Trattamento personalizzato Gestione proattiva della salute Analisi della ricerca medica Automazione Workflow

Sanità e scienze della vita

eCommerce e vendita al dettaglio

Prezzi dinamici Motori di raccomandazione Previsione della domanda Gestione delle scorte Previsione del comportamento d'acquisto Automazione dei processi

eCommerce e vendita al dettaglio

Marketing

Analisi cross-canale Previsione delle tendenze Ascolto sociale e sentiment analysis Segmentazione dei clienti Targeting intelligente Analisi del comportamento del consumatore

Marketing

Produzione

Manutenzione predittiva Monitoraggio delle condizioni Controllo qualità Visione artificiale Ottimizzazione del processo

Produzione

Logistica e trasporti

Pianificazione predittiva delle scorte Analisi della catena di approvvigionamento Pianificazione del percorso Previsione del traffico Veicoli a guida autonoma

Logistica e trasporti

Sicurezza

Rilevamento delle frodi Riconoscimento dei volti Identificazione dei comportamenti sospetti Riconoscimento degli oggetti proibiti Valutazione del rischio Filtraggio dei messaggi di pesca Protezione da malware Protezione dalle fughe di dati

Sicurezza

Energia e servizi di pubblica utilità

Ottimizzazione della domanda e dell'offerta di energia Ottimizzazione delle emissioni di carbonio Gestione della rete intelligente Analisi e previsione dell'utilizzo dell'energia elettrica

Energia e servizi di pubblica utilità

Istruzione

Apprendimento adattivo Apprendimento personalizzato Analisi dell'apprendimento Valutazione delle valutazioni

Istruzione

Media e intrattenimento

Motori di raccomandazione Miniature e teaser mirati Sottotitoli automatici

Media e intrattenimento

Finanza, banche e assicurazioni

Gestione del rischio Valutazione del credito Rilevamento delle frodi Contabilità predittiva Analisi del mercato azionario Trading algoritmico Finanza computazionale

Finanza, banche e assicurazioni

Sanità e scienze della vita

Diagnostica medica Previsione del rischio sanitario Trattamento personalizzato Gestione proattiva della salute Analisi della ricerca medica Trading algoritmico Automazione Workflow

Sanità e scienze della vita

eCommerce e vendita al dettaglio

Prezzi dinamici Motori di raccomandazione Previsione della domanda Gestione delle scorte Previsione del comportamento d'acquisto Automazione dei processi

eCommerce e vendita al dettaglio

Marketing

Analisi cross-canale Previsione delle tendenze Ascolto sociale e sentiment analysis Segmentazione dei clienti Targeting intelligente Analisi del comportamento del consumatore

Marketing

Produzione

Manutenzione predittiva Monitoraggio delle condizioni Controllo qualità Visione artificiale Ottimizzazione del processo

Produzione

Logistica e trasporti

Pianificazione predittiva delle scorte Analisi della catena di approvvigionamento Pianificazione del percorso Previsione del traffico Veicoli a guida autonoma

Logistica e trasporti

Sicurezza

Energia e servizi di pubblica utilità

Ottimizzazione della domanda e dell'offerta di energia Ottimizzazione delle emissioni di carbonio Gestione della rete intelligente Analisi e previsione dell'utilizzo dell'energia elettrica

Energia e servizi di pubblica utilità

Istruzione

Apprendimento adattivo Apprendimento personalizzato Analisi dell'apprendimento Valutazione delle valutazioni

Istruzione

Media e intrattenimento

Motori di raccomandazione Miniature e teaser mirati Sottotitoli automatici

Media e intrattenimento

Come le aziende utilizzano l'apprendimento automatico

Le Big Tech sfruttano le soluzioni di apprendimento automatico non solo per analizzare i dati, ma anche per utilizzarli.

Netflix

Netflix utilizza algoritmi di ML ovunque, dal sistema di raccomandazione alla creazione di miniature personalizzate in base ai gusti di un particolare utente, fino alla scelta dei luoghi ottimali per le riprese.

Google

Google implementa l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale in tutti i suoi prodotti, compresi il motore di ricerca, l'App Store, Google Assistant e Translate.

Amazon

Amazon integra soluzioni di ML e AI nel marketplace e nell'assistente vocale Alexa, consentendogli persino di chiamare i servizi di emergenza.

Potenziate il vostro business con l'apprendimento automatico

Automatizzare la routine

Possiamo ridurre il tempo dedicato all'accumulo di dati grezzi, all'analisi e ad altre attività di routine che richiedono tempo, implementando algoritmi di apprendimento automatico. L'automazione non si limita a risparmiare risorse preziose: le tecnologie di apprendimento automatico possono rilevare anomalie, schemi e correlazioni, evidenziando intuizioni uniche ed efficienti.

Analizzare qualsiasi dato

L'apprendimento automatico consente di elaborare dati multidimensionali. Combinando diversi tipi di dati e analizzandoli come un unico cluster, possiamo scoprire nuove tendenze e intuizioni di grande valore per l'azienda. Insieme alle possibilità di automazione, la capacità di analizzare qualsiasi tipo di dati rende l'apprendimento automatico uno strumento potente per l'analisi dei dati.

Migliorare il servizio clienti

Sfruttate la potenza dell'apprendimento automatico per automatizzare i processi di assistenza clienti, aumentandone la rapidità e l'efficienza e fornendo ai clienti esperienze personalizzate. Le aziende aumentano la soddisfazione e la fedeltà dei clienti e riducono i tassi di abbandono migliorando i processi di assistenza clienti con l'aiuto delle soluzioni di apprendimento automatico.

Migliorare la sicurezza

Utilizzate gli algoritmi di apprendimento automatico come eccezionali strumenti di auto-miglioramento che rafforzano la protezione della vostra azienda contro le azioni dannose. Le soluzioni di ML sono in grado di fare praticamente tutto, dall'automazione di attività di routine alla protezione del perimetro fisico o virtuale di un'azienda.

"L'apprendimento automatico è uno strumento versatile che può servire letteralmente qualsiasi settore. È in grado di svolgere un'ampia gamma di compiti, dall'analisi dei dati al pilotaggio automatico di un veicolo. Questo dà alle aziende un vantaggio formidabile rispetto ai concorrenti che ignorano questa tecnologia. Il nostro team costruisce da anni diverse soluzioni di apprendimento automatico e sa sicuramente come implementarle nel modo più efficace".

Pilip Tsikhanovich

Responsabile del Dipartimento Big Data

Innowise è la scelta migliore

anni di esperienza

Dal 2007 sviluppiamo soluzioni di livello mondiale per le aziende. La nostra profonda esperienza ci permette di fornire software di alto livello che soddisfano le esigenze dei clienti in modo tempestivo.

professionisti IT

Il nostro team di esperti è composto da oltre 1.000 specialisti tecnologici, ognuno dei quali è un brillante esperto nel proprio campo. Come professionisti, siamo in grado di realizzare progetti di qualsiasi portata e stack tecnologico.

75%

Senior o medio

Il nostro team è composto da 75% sviluppatori senior o di medio livello. Grazie alla vasta esperienza nel settore e alle profonde intuizioni, forniamo soluzioni di alto livello con prestazioni impressionanti e sicurezza a prova di bomba.

progetti

Il nostro vasto portafoglio copre un'ampia gamma di settori tecnologici e commerciali, tra cui FinTech, MedTech, eCommerce e altri settori. Sappiamo come gli algoritmi di ML possano ottimizzare i processi aziendali e moltiplicare i risultati.

Ingegneri dell'apprendimento automatico disponibili per l'assunzione

Andrew D.

Scienziato dei dati Senior 5+ anni di esperienza

SOMMARIO

Sviluppatore strategico e curioso con oltre 5 anni di esperienza nella programmazione con Python, R e C++ e nello sviluppo di algoritmi di data science e apprendimento automatico.

AWS Azure C++Caffe Keras Matplotlib

10+

OCR OpenCV Pandas Plotly Python PyTorch R Scikit-learn Tensorflow Tesseract

Richiedi il CV completo

John K.

Scienziato dei dati Senior 5+ anni di esperienza

SOMMARIO

Data scientist e ingegnere dell'apprendimento automatico con oltre 5 anni di esperienza nella costruzione, nel miglioramento e nella manutenzione di progetti basati sui dati per aiutare a costruire soluzioni critiche a problemi difficili.

AWS Docker Keras Kubernetes Matplotlib NLTK

10+

Numpy OpenCV Pandas Plotly Python PyTorch Scikit-learn Seaborn Spacy Tensorflow

Richiedi il CV completo

Michael P.

Scienziato dei dati Senior 18+ anni di esperienza

SOMMARIO

Data scientist e ingegnere dell'apprendimento automatico con oltre 18 anni di esperienza nel trasformare i dati in intuizioni strategiche e soluzioni significative. Si occupa principalmente di finanza, tecnologia pubblicitaria e commercio elettronico.

Apache Spark Keras Matplotlib NER NLTK Numpy

11+

OpenCV Pandas Plotly Pyspark Python PyTorch Scikit-learn SciPy Seaborn Spacy Tensorflow

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Compilare il modulo per ottenere un CV dettagliato

Grazie per la sua richiesta, il nostro specialista la contatterà al più presto.

Come sviluppiamo le soluzioni di machine learning

Analisi dei requisiti

Analizziamo i compiti che gli algoritmi di apprendimento automatico sono destinati a svolgere, suggeriamo gli strumenti adatti e valutiamo la portata del lavoro.

Preparazione ed elaborazione dei dati

Esaminiamo i dati grezzi acquisiti e selezioniamo i cluster di dati di valore. Poi preelaboriamo il cluster selezionato per trasformarlo in un set di dati e dividerlo in tre aree: dati per l'addestramento, dati per la validazione e dati per i test. L'elaborazione dei dati ci consente di addestrare il modello e di regolarne i parametri per ottenere la massima efficienza.

Ingegneria delle caratteristiche

Definiamo le variabili predittive appropriate create e ulteriormente utilizzate per il modello predittivo sulla base della nostra vasta conoscenza del dominio aziendale e della comprensione approfondita dei loro processi interni.

Sviluppo del modello

Sperimentando i tipi di modello, le selezioni delle caratteristiche e la regolazione dei parametri, addestriamo diversi modelli e scegliamo quello ottimale. Questo processo facilita il passaggio del modello più adatto alla fase di implementazione.

Modello di distribuzione

Mettiamo in pratica il modello selezionato integrandolo nel vostro ambiente di lavoro.

Sintonizzazione del modello

Una volta implementato il modello, monitoriamo costantemente le prestazioni della soluzione per adattarla e migliorarla rapidamente, se necessario.

Affidate la manutenzione dei vostri algoritmi di ML a professionisti

Lasciate che i nostri talenti altamente qualificati in apprendimento automatico si occupino del vostro progetto

Costo di implementazione del machine learning

Innowise ha oltre anni di esperienza nello sviluppo software e ha lanciato con successo oltre progetti di diverse dimensioni e complessità. Il costo finale di ciascun progetto dipende da una serie di fattori, come ad esempio:

Dimensione del team

Livello dei membri del team

Modello di cooperazione

Complessità del progetto

Durata del progetto

Altre variabili specifiche del progetto

Dimensione del team

Livello dei membri del team

Modello di cooperazione

Complessità del progetto

Durata del progetto

Altre variabili specifiche del progetto

Prendiamo sempre in considerazione il budget e le richieste del cliente per fornire servizi di ingegneria delle soluzioni di livello mondiale a un costo ragionevole.

FAQ

Che cos'è il machine learning?

Il machine learning è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale che presenta l'area della scienza degli algoritmi informatici incentrata sull'analisi e sull'interpretazione dei modelli nei dati per facilitare la previsione e la presa di decisioni ragionate.

Come funziona il machine learning?

Utilizzando dati campione, le soluzioni di ML costruiscono, analizzano e confrontano modelli matematici, offrendo l'opportunità di previsioni rapide, informate e altamente accurate dei possibili risultati. Questi algoritmi non si limitano ad analizzare i dati in entrata, ma li comprendono e li utilizzano, facilitando l'auto-miglioramento continuo del sistema. Sfruttare il potenziale illimitato delle soluzioni di ML è il fulcro del successo delle industrie moderne.

Il machine learning è importante?

Il machine learning supporta il processo decisionale guidato dai dati, fornendo alle aziende preziose intuizioni sui modelli e sui modi per ottimizzare il processo di produzione per tenere il passo con il ritmo di sviluppo imposto dal mercato, dai clienti e dai concorrenti.

In cosa si differenzia il machine learning dall'intelligenza artificiale?

Mentre l'intelligenza artificiale interagisce con l'ambiente per apprendere e intraprendere azioni che massimizzano la possibilità di raggiungere gli obiettivi, l'intelligenza artificiale apprende e predice osservando passivamente.

Il machine learning si applicherà al mio settore?

Tutti i settori sono guidati dai dati. Poiché lo scopo principale dell'apprendimento automatico è analizzare i dati e fare previsioni in base ad essi, l'ML sarà vantaggioso in qualsiasi campo.

Avete bisogno di altri servizi?

Data Engineering

Innowise utilizza tecnologie intelligenti per sviluppare pipeline di dati e costruire sistemi per la raccolta dei dati.

Visualizzazione dei dati

Facilitiamo una comunicazione chiara di big data complessi e diindividuare le azioni da intraprendere.

Intelligenza aziendale

I nostri team consentono alle aziende di prendere decisioni basate sui dati sviluppando soluzioni di BI di alto livello.

Big data

Innowise è specializzato in servizi di sviluppo di big dataSviluppando soluzioni in grado di gestire senza problemi gli array di big data e di fornire preziose informazioni.

Sviluppo di Python

Gli ingegneri software di Innowise sfrutteranno la potenza di Python per soddisfare le vostre esigenze.

Aumento del personale IT

Optate per i servizi di incremento del team per ampliare le vostre competenze interne e facilitare il processo del progetto IT.

Qualità assicurazione

I nostri ingegneri addetti all'automazione e al controllo qualità manuale assicurano la qualità impeccabile del prodotto.

Casi legati al machine learning

Contattateci!

Prenota una chiamata oppure compilate il modulo sottostante e sarete ricontattati una volta elaborata la vostra richiesta.

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Vi informiamo che cliccando sul pulsante Invia, Innowise tratterà i vostri dati personali in conformità con la nostra Informativa sulla privacy allo scopo di fornirvi informazioni adeguate.

Cosa succede dopo?

Dopo aver ricevuto ed elaborato la vostra richiesta, vi ricontatteremo a breve per illustrare le esigenze del progetto e firmare un NDA per garantire la riservatezza delle informazioni.

Dopo aver esaminato i requisiti, i nostri analisti e sviluppatori elaborano una proposta di progetto con l'ambito di lavoro, le dimensioni del team, i tempi e i costi stimati.

Organizziamo un incontro con voi per discutere l'offerta e giungere a un accordo.

Firmiamo un contratto e iniziamo a lavorare sul vostro progetto il prima possibile.

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I nostri servizi di machine learning

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Manutenzione predittiva

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Previsione della domanda

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Machine learning su Azure

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Machine learning per tutti i settori

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Come sviluppiamo le soluzioni di machine learning

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FAQ

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