Servizi di consulenza sull'apprendimento automatico

Come si integra la soluzione di ML con i nostri sistemi legacy?

Integriamo l'apprendimento automatico in ambienti legacy costruendo livelli di connessione sicuri - API o middleware. In questo modo i nuovi modelli possono comunicare con le applicazioni esistenti. Il nostro team inizia il processo con una verifica approfondita del sistema per identificare le dipendenze e i potenziali colli di bottiglia. Da qui, progettiamo una strategia di integrazione che preservi la continuità aziendale e al contempo introduca funzionalità di ML avanzate, in modo che le operazioni quotidiane rimangano stabili durante e dopo l'implementazione.

Quanto dura in genere un progetto di consulenza ML?

I progetti di consulenza ML possono durare da pochi mesi a oltre un anno, a seconda di fattori quali la complessità, la preparazione del team e gli obiettivi. Le attività più semplici, come la creazione di modelli predittivi, possono concludersi in 1-3 mesi, mentre i sistemi avanzati spesso richiedono 6-12 mesi e più, richiedendo una preparazione approfondita dei dati e un test rigoroso dei modelli.

Abbiamo bisogno dell'infrastruttura per addestrare i modelli di apprendimento automatico?

Non sempre. Se disponete già di risorse informatiche, possiamo ottimizzarle e utilizzarle. Altrimenti, l'infrastruttura basata sul cloud offre ambienti di formazione flessibili ed efficienti dal punto di vista dei costi, in grado di aumentare o diminuire a seconda delle necessità.

Quali sono i rischi associati alla consulenza ML?

I rischi maggiori risiedono nella scarsa qualità dei dati, negli obiettivi aziendali poco chiari e nella sottovalutazione della complessità dell'integrazione. Per mitigare questi aspetti, poniamo l'accento sulla scoperta iniziale, sulla rigorosa convalida dei dati e sullo stretto allineamento con KPI misurabili.

Che tipo di dati sono necessari per un progetto di apprendimento automatico?

I dati specifici dipendono dal problema da risolvere, ma la qualità conta più del volume. I record strutturati (transazioni, profili dei clienti, dati dei sensori) e le risorse non strutturate (testo, immagini, audio) possono essere tutti preziosi se sono accurati e rappresentativi. Durante la fase di scoperta, vi aiutiamo a valutare e preparare i vostri dati in modo che supportino l'accuratezza del modello e la scalabilità a lungo termine.