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Bring in specialists with real-world ML experience. We design and deploy scalable systems that accelerate delivery and reduce costly missteps.
Implement robust data strategies, cleaning, and structuring to make your datasets ML-ready.
Streamline messy workflows with ML. Less manual work, faster results, and fewer fires for your team to put out.
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L'apprendimento automatico sta rivoluzionando l'assistenza sanitaria: si pensi a strumenti diagnostici più precisi, a piani di trattamento personalizzati, a scoperte più rapide di farmaci, a migliori previsioni di rischio per i pazienti e ad attività amministrative automatizzate.
L'intelligenza artificiale nella vendita al dettaglio? Non c'è dubbio. Aiutiamo le aziende a consigliare i prodotti in modo mirato, a gestire l'inventario in modo più intelligente, a individuare tempestivamente le frodi e a stabilire prezzi dinamici che si adattano in tempo reale. Inoltre, i clienti possono godere di un'esperienza di acquisto senza soluzione di continuità, ovunque.
Le aziende di telecomunicazioni possono sfruttare il potenziale del ML per l'ottimizzazione della rete, la manutenzione predittiva, la prevenzione delle frodi e l'implementazione di infrastrutture di rete di nuova generazione.
L'apprendimento automatico apre la strada a percorsi di apprendimento personalizzati, a valutazioni e voti senza sforzo e a un'assistenza agli studenti 24 ore su 24, 7 giorni su 7, tramite chatbot alimentati dall'intelligenza artificiale. È come avere un insegnante in più in classe, ma digitale.
L'IA sta trasformando il settore assicurativo, migliorando l'individuazione delle frodi, perfezionando la modellazione del rischio e accelerando i processi di sottoscrizione con la precisione dell'apprendimento automatico.
Con il ML al nostro fianco, stiamo rendendo più intelligente l'uso dell'energia. Le nostre soluzioni vi aiutano a ridurre i consumi energetici, a mantenere la rete perfettamente funzionante e a sostenere il passaggio all'energia verde attraverso le previsioni e l'analisi dei contatori intelligenti.
"Innowise ha consegnato con successo l'MVP del cliente, segnando il successo del progetto. successo del progetto. Il team ha offerto un'eccellente gestione del progetto, in quanto altamente efficiente e sempre puntuale. Nel complesso, la loro passione e profondità di competenze sono eccezionali".
"Sono molto soddisfatto del loro lavoro di alta qualità e della capacità di fornire esattamente ciò che desidero attraverso un approccio molto professionale. Il loro processo flessibile e disponibile è la chiave del successo del progetto in corso".
"Innowise ha trovato risorse di alta qualità che si adattavano bene ai team interni assegnati. Le risorse erano pronte a partire in breve tempo. Il team offre una gestione del progetto reattiva e personale. Inoltre, sono proattivi e non fanno troppe promesse".
We integrate machine learning into legacy environments by building secure connection layers — APIs or middleware. That lets new models communicate with existing applications. Our team starts the process with a thorough system audit to identify dependencies and potential bottlenecks. From there, we design an integration strategy that preserves business continuity while introducing advanced ML functionality, so your daily operations remain stable during and after deployment.
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.
Not always. If you already have computing resources in place, we can optimize and use them. Otherwise, cloud-based infrastructure offers flexible, cost-efficient training environments that scale up or down as needed.
The biggest risks lie in poor data quality, unclear business objectives, and underestimating the complexity of integration. To mitigate these, we emphasize upfront discovery, rigorous data validation, and close alignment with measurable KPIs.
The specific data depends on the problem you’re solving, but quality matters more than sheer volume. Structured records (transactions, customer profiles, sensor data) and unstructured assets (text, images, audio) can all be valuable if they’re accurate and representative. During the discovery phase, we help assess and prepare your data so it supports both model accuracy and long-term scalability.
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