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DatiAICasi d'usoStorie di successoMentre altri vendono la promessa dell'AI, noi la implementiamo, pronti alla battaglia. Innowise scava nei dati, insegna alle macchine a pensare, vedere e cogliere le anomalie e doma le LLM all'interno dei vostri sistemi aziendali. Il cliente trae vantaggio da processi più fluidi e da una riduzione delle spese.
Mentre altri vendono la promessa dell'AI, noi la implementiamo, pronti alla battaglia. Innowise scava nei dati, insegna alle macchine a pensare, vedere e cogliere le anomalie e doma le LLM all'interno dei vostri sistemi aziendali. Il cliente trae vantaggio da processi più fluidi e da una riduzione delle spese.
L'apprendimento automatico inietta l'intelligenza nei processi chiave, ed è qui che inizia l'impatto sull'azienda.
25%
Le analisi basate sul ML aiutano a prevedere con maggiore precisione la domanda e il consumo.
10x
LLM garantisce la classificazione automatica, l'estrazione dei dati e la sintesi dei contratti.
35%
Gli strumenti di visione computerizzata migliorano il controllo visivo e lo smistamento della produzione.
60%
I modelli di ML guidano il rilevamento istantaneo delle anomalie nelle transazioni e nelle operazioni delle apparecchiature.
20%
I modelli predittivi aiutano a identificare precocemente il rischio di abbandono e a proporre offerte personalizzate.
fino a 80%
I vostri dipendenti non dovranno più occuparsi dell'inserimento manuale dei dati, della classificazione dei biglietti e di altre attività di routine.
Ottenere assistenti intelligenti in grado di ragionare in più fasi e di eseguire automaticamente le attività per ridurre il lavoro manuale e comprimere i cicli decisionali.
Con i modelli costruiti da Innowise per la previsione della domanda, la modellazione del rischio, l'analisi delle tendenze e la pianificazione degli scenari, è possibile prevedere cosa accadrà in futuro, riducendo così le sorprese in termini di costi.
Addestriamo le macchine a vedere e capire il mondo, ben oltre il riconoscimento dei volti. I nostri modelli sono utilizzati per il controllo qualità, la sicurezza, l'analisi delle immagini mediche e altro ancora.
Per i flussi di lavoro ad alta intensità di testo, le nostre soluzioni NLP classificano il testo, rilevano il sentiment, analizzano i documenti e alimentano i chatbot per estrarre rapidamente informazioni.
Le nostre soluzioni apprendono il comportamento degli utenti e offrono contenuti o prodotti pertinenti e classificati. Gli utenti possono anche non accorgersene, ma continuano a tornare, fidelizzandosi a lungo termine.
Trovare l“”ago in un pagliaio" in tempo reale è possibile con il ML. I sistemi Innowise monitorano le transazioni e i dati IoT 24 ore su 24, 7 giorni su 7, attivando avvisi in caso di anomalie.
Catturate più ricavi con i prezzi in tempo reale. I nostri motori di ottimizzazione dei prezzi utilizzano la domanda, la concorrenza e il comportamento in tempo reale per migliorare i margini e il processo decisionale.
Riducete in poche ore settimane di lavoro manuale. Con il supporto del ML, contratti, fatture e altri documenti vengono elaborati molto più rapidamente e senza errori.
Combiniamo tutti gli elementi essenziali per soluzioni basate sui dati: Modelli ML, dashboard, raccomandazioni automatizzate e altro ancora per supportare le decisioni a livello esecutivo.
Certifica che i dati di addestramento ML, i modelli e le pipeline sono protetti da accessi non autorizzati.
Certifica che la nostra gestione della qualità garantisce la riproducibilità e il controllo delle versioni nelle soluzioni di sviluppo ML.
I nostri sistemi ML sono progettati per allinearsi ai criteri dei servizi fiduciari SOC 2 in materia di sicurezza, disponibilità e riservatezza.
A questo seguiamo la gestione del ciclo di vita del ML attraverso una valutazione formale del rischio e un monitoraggio continuo.
Garantiamo la raccolta di dati leciti, la spiegabilità e i diritti di cancellazione per le decisioni basate sul ML.
Nello sviluppo della ML seguiamo i requisiti specifici del Regno Unito in materia di trasparenza e trattamento lecito.
Implementiamo misure di salvaguardia per garantire che i sistemi di ML proteggano la riservatezza e l'integrità dei dati sanitari.
Isoliamo gli ambienti ML e applichiamo la crittografia per tutti i sistemi che gestiscono i dati delle carte di pagamento.
Questo ci aiuta a identificare e governare sistematicamente i rischi specifici dell'AI lungo tutto il ciclo di vita del ML.
Classifichiamo i sistemi ML per livelli di rischio e documentiamo le valutazioni di conformità.
Ciò guida la nostra integrazione della gestione dei rischi specifici dell'AI nei processi di sviluppo.
Seguiamo i suoi principi di governance per stabilire la responsabilità delle decisioni prese dal sistema ML.
Innowise Hub dati e IA riunisce oltre 300 menti di spicco dell'intelligenza artificiale che creano IA pronta per la produzione, indipendentemente dalla sfida. Sostenuta da oltre 200 progetti basati sull'intelligenza artificiale, la nostra società di sviluppo software ML costruisce sistemi intelligenti su misura per i vostri casi d'uso e la vostra infrastruttura, in modo che possiate vedere ritorni reali.
Innowise, un'azienda di sviluppo software per l'apprendimento automatico, adotta un approccio strutturato alla costruzione di sistemi di ML, combinando competenze in data science, MLOps e architettura dei modelli per fornire soluzioni accurate, scalabili, spiegabili e resilienti.
Traduciamo i vostri problemi aziendali in obiettivi di ML e li scomponiamo in attività strutturate per costruire una roadmap di modelli che forniscano valore.
Prima che qualsiasi modello veda la luce, prepariamo i dati: li puliamo, li strutturiamo e li organizziamo in un formato da cui una macchina possa imparare.
Dopo aver pulito e unificato i dati, definiamo le caratteristiche per l'addestramento e la convalida del modello per renderlo accurato e robusto.
Selezioniamo gli algoritmi di ML appropriati, quindi addestriamo il modello, ne mettiamo a punto i parametri e ne convalidiamo le prestazioni per garantire che soddisfi i requisiti del mondo reale.
Una volta sviluppato il modello di ML, lo implementiamo nella vostra infrastruttura. Ciò comporta la creazione di API o processi batch che integrano i vostri sistemi con il modello.
Poiché i modelli non raggiungono le prestazioni ottimali dopo un singolo ciclo di messa a punto, continuiamo a monitorarli, a perfezionarli e a riqualificarli per mantenere la precisione nel tempo.
Allineiamo il ML con la compliance, la governance e l'infrastruttura in modo che si adatti naturalmente.
Secondo il PluralSight AI Skills Report, 97% delle aziende che utilizzano la tecnologia AI hanno registrato un aumento della produttività, della qualità del servizio e della precisione. L'apprendimento automatico è passato dall'essere un “nice-to-have” a un componente critico delle operazioni aziendali. L'attenzione non è più rivolta alla creazione di modelli che "sembrano buoni" quando sono costruiti in laboratorio, ma alla costruzione di sistemi che sono organismi viventi in grado di apprendere e reagire per fornire prestazioni reali negli ambienti in cui operano, contribuendo a ottenere risultati misurabili.
I prezzi per lo sviluppo di applicazioni di machine learning variano in genere da $40.000 a $200.000. I costi variano in base ai metodi di pre-elaborazione dei dati utilizzati, all'architettura del modello impiegato (regressione, CNN, modelli di trasformazione, ecc.), alla scelta dell'infrastruttura (cloud o on-premise) e alla complessità dell'integrazione dell'apprendimento automatico con i sistemi esistenti.
Il tempo varia, ma in generale modelli semplici con dati puliti possono essere costruiti in poche settimane rispetto ai progetti del mondo reale, che possono richiedere mezzo anno o più. Gran parte del tempo viene impiegato per gestire dati disordinati, creare caratteristiche significative, mettere a punto gli iperparametri e sottoporre il modello di ML a molteplici scenari di test.
In qualità di azienda esperta nello sviluppo dell'apprendimento automatico, analizziamo innanzitutto i dati, alla ricerca di squilibri o distorsioni che potrebbero influire sulle prestazioni del modello. Li mettiamo a punto regolando i pesi dei dati o applicando il debiasing avversario per consentire al modello di apprendimento automatico di trattare in modo equo i diversi gruppi di dati. Inoltre, utilizziamo strumenti di spiegabilità come SHAP per valutare e comprendere le previsioni del modello e continuiamo a monitorare il modello per individuare nuove forme di distorsione.
Il ML è un sottoinsieme dell'IA e si concentra sull'apprendimento attraverso l'esperienza (tramite i dati), identificando tendenze e modelli per prevedere il futuro. L'IA è un insieme più ampio di algoritmi che comprende la logica basata su regole, la PNL e la robotica. Oggi, la maggior parte delle aziende che parlano di "AI" si riferiscono in realtà al ML.
Se producete dati, potete utilizzare l'apprendimento automatico. L'apprendimento automatico è alla base della manutenzione predittiva nel settore manifatturiero, della valutazione del rischio negli istituti finanziari e della personalizzazione nell'e-commerce. Questi sono solo alcuni esempi di come si può utilizzare per ridurre i costi e migliorare l'esperienza dei clienti.
Per l'apprendimento automatico tradizionale o supervisionato, sono necessari dati strutturati ed etichettati; per l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), dati di testo; per le immagini, dati non strutturati; e per l'audio, dati non strutturati o etichettati. I dati devono riflettere le condizioni del mondo reale, in modo che i modelli non creino distorsioni o risultati inaffidabili.
Entrambi. In genere partiamo da modelli pre-addestrati e li perfezioniamo sui vostri dati, riservando i servizi di sviluppo dell'apprendimento automatico personalizzato ai settori specializzati in cui i modelli disponibili non sono all'altezza.
I modelli sono confezionati come API, containerizzati e distribuiti in modo da eliminare i potenziali fallimenti. L'integrazione si allinea con l'infrastruttura CI/CD, di sicurezza e di monitoraggio esistente.
