Legg igjen kontaktinformasjonen din, så sender vi deg vår whitepaper på e-post.
Jeg samtykker i å behandle personopplysningene mine for å sende personlig tilpasset markedsføringsmateriell i samsvar med Retningslinjer for personvern. Ved å bekrefte innsendingen samtykker du i å motta markedsføringsmateriell.
Takk skal du ha!

Skjemaet har blitt sendt inn.
Mer informasjon finner du i postkassen din.

Innowise er et internasjonalt selskap som utvikler programvare for hele syklusen selskap grunnlagt i 2007. Vi er et team på mer enn 1600+ IT-profesjonelle som utvikler programvare for andre fagfolk over hele verden.
Om oss
Innowise er et internasjonalt selskap som utvikler programvare for hele syklusen selskap grunnlagt i 2007. Vi er et team på mer enn 1600+ IT-profesjonelle som utvikler programvare for andre fagfolk over hele verden.

Løsninger for maskinlæring


Innowise trekker på dyp ekspertise innen maskinlæring for å skape toppmoderne programvareløsninger som automatiserer prosesser, reduserer driftskostnader og avdekker nye problemløsningsmuligheter. Våre FoU-spesialister med bred kunnskap om ulike forretningsdomener og ML-teknologier hjelper våre kunder med å hente verdifull innsikt om markedet og øke den generelle effektiviteten til forretningsprosesser.

Forbedre virksomheten din med toppmoderne maskinlæringsløsninger

Samarbeidet med Microsoft markerer oss som en pålitelig samarbeidspartner for bedrifter som ønsker å utnytte AI for deres digitale transformasjonsarbeid.

Gjennom vår tilknytning kan vi tilby våre kunder robuste AI-løsninger og verktøy, avgjørende for å lage smartere applikasjoner og administrere data effektivt. Anerkjennelsen fra Microsoft posisjonerer oss også som en pålitelig partner som kan møte spesifikke kundekrav.

Våre maskinlæringstjenester

Maskinlæring
Hvis det er behov for en ML-algoritme med spesifikk funksjonalitet, er det riktig å utvikle løsningen fra bunnen av. Slike systemer vil dekke brukernes behov og mål perfekt.
Dybdelæring
Inspirert av levende vesener som behandler informasjon, gir dyplæringsalgoritmer verdifulle fordeler på en lang rekke områder, fra maskinoversettelse og datasyn til bioinformatikk og legemiddeldesign.
Ved hjelp av en kombinasjon av avanserte analyseteknikker og banebrytende teknologier som maskinlæring trekker dataforskere ut innsikt fra store datamengder. Dette hjelper bedrifter med strategisk planlegging, optimalisering av arbeidsflyt, analyse av kundeatferd og datadrevet beslutningstaking.
ML-algoritmer med evne til å gjenkjenne bilder og skille mellom objekter som vises, kan øke effektiviteten i en rekke prosesser, fra sortering, merking og kategorisering av bilder til å forsterke og automatisere sikkerheten ved hjelp av kameraovervåking.
Talegjenkjenning
Ved hjelp av maskinlæring blir produkter i stand til å gjenkjenne og forstå menneskelig tale, noe som gjør brukeropplevelsen mer livlig og effektiv for en bedrift.
Optimalisering av algoritmer
Optimalisering av maskinlæringsalgoritmer betyr å finjustere presisjonsnivået. Utviklere kan øke effektiviteten til ML-algoritmer betydelig ved å fremme hyperparametere eller oppnå de beste modellvariablene gjennom trening.
Prediktiv analyse
Prediktive analyseløsninger analyserer historiske data for å utnytte dem til å identifisere risikoer og muligheter og bygge prediktive modeller. Ved å bruke maskinlæring til dette formålet kan virksomheter få verdifull innsikt i resultater og risikoer og legge til rette for datadrevet beslutningstaking.
Sentimentanalyse og NLP
Maskinlæring og naturlig språkbehandling (NLP) gjør det mulig for bedrifter å automatisere prosesser som analyse av sosiale medier eller å navigere kunden til målet, noe som øker den generelle effektiviteten i salgs- og markedsføringsaktiviteter.
Utvikling av nevrale nettverk
Ved hjelp av nevrale nettverkssystemer kan bedrifter spore mønstre som ikke gjenkjennes av tradisjonelle analyser. Denne funksjonen gir verdifull innsikt om markedet, kundenes atferdsmønstre og hvordan de kan utnyttes.
Optisk tegngjenkjenning
ML-baserte OCR-løsninger øker effektiviteten i dokumenthåndteringsprosesser, sikrer at de ikke inneholder feil, og kan til og med implementeres for sikkerhetsformål for å forhindre lekkasje av konfidensielle data.

Maskinlæringsløsninger vi bygger

Maskinlæringsalgoritmer kan tilpasses for å automatisere og effektivisere en rekke forretningsprosesser. Automatisering av rutineoperasjoner vil frigjøre tid til utfordrende oppgaver som krever ekstra oppmerksomhet.

Forutseende vedlikehold

Ved å bruke prediktiv analyse, audiovisuell forståelse og andre maskinlæringsteknikker vil Innowise redusere de økonomiske tapene i virksomheten din ved å gi informasjon om vedlikehold som trengs for verktøy og maskiner på forhånd.

Påvisning av svindel

For å oppdage og forhindre svindel lærer Innowise maskinlæringsløsninger på spesifikke datasett som lærer algoritmene å kontrollere brukernes handlinger i henhold til bestemte regler eller oppdage spesifikke avvik når en svindelsak oppstår.

Etterspørselsprognoser

Innowise utnytter kraften i maskinlæring for å utføre retrospektive og sanntids markedsdataanalyser som avdekker sesongmessige trender i etterspørselen, noe som fører til mer nøyaktige salgsprognoser.

Dynamisk prising

Innowise implementerer maskinlæringsmodeller for å analysere markedsdata om etterspørselen etter bestemte produkter, slik at bedrifter automatisk kan tilpasse prisene sine til den aktuelle etterspørselen og selge dem mer effektivt.

Chatbot-utvikling i sanntid

Våre spesialister på maskinlæring vil forbedre kundeopplevelsen med en chatbot som simulerer menneskelige samtaler ved hjelp av dyp læring og naturlig språkbehandling, talegjenkjenning (tekst-til-tale/tale-til-tekst) og andre ML-verktøy.

Utvikling av virtuelle assistenter

Ved å bygge en virtuell assistent skaper vi et spesielt bånd mellom produktene dine og brukerne ved hjelp av audiovisuell forståelse, dyp læring og naturlig språkbehandling. Dessuten kan en virtuell assistent bli en drivkraft for å skape et produktøkosystem.

Analyse av kundeatferd

Ved å trene maskinlæringsalgoritmer for å forstå kundeatferd, gir Innowise bedrifter viktig innsikt i kundene sine, slik at de kan utføre kundesegmentering, modellere kundefrafall og redusere prisene osv.

Smarte anbefalingssystemer

Dybdelæring og automatiserte markedsføringsløsninger vil gjøre virksomheten din i stand til å tilby brukerne ressurser av alle slag med økt presisjon, øke brukertilfredsheten og redusere frafallsraten.

Vurderer du å implementere maskinlæringsløsninger?

La Innowise håndtere alt, fra oppdagelse til utrulling

Plattformer vi samarbeider med

AWS maskinlæring

Amazon tilbyr en rekke forhåndsbygde maskinlæringsløsninger inkludert i plattformen. Teknologiene inkluderer transkribering, tekst-til-tale-konvertering og naturlig språkbehandling (NLP). Dette settet med verktøy legger til rette for rask distribusjon av ML-løsninger.

Amazon SageMaker Amazon Transcribe & Polly Amazon Comprehend Amazon Rekognition

Azure maskinlæring

Microsoft Azure er utviklet for å støtte hele livssyklusen for maskinlæring, fra klargjøring av data til feilsøking og sporing av artefakter.

Azure kognitive tjenester Azure maskinlæring Azure Bot-tjenester Azure-tjenester for anvendt kunstig intelligens

Googles maskinlæring

Google Cloud er full av forskjellige verktøy som brukes på ulike stadier av ML-livssyklusen, fra modelldistribusjon og datapreparering til å bygge sofistikerte modeller og skreddersy løsningen til et bestemt felt.

Vertex AI Google Conversational AI Google AI for dokumenter Google AI for industrier

Maskinlæring for alle bransjer

Forbedring av prosesser ved hjelp av maskinlæring vil gi visse fordeler for virksomheter i alle domener.

bilde
Finans, bank og forsikring
Risikostyring Kredittvurdering Påvisning av svindel Forutseende regnskap Analyse av aksjemarkedet Algoritmisk handel Beregningsbasert finansiering
Finans, bank og forsikring
bilde
Helse og biovitenskap
Medisinsk diagnostikk Prognoser for helserisiko Persontilpasset behandling Proaktiv helseforvaltning Analyse av medisinsk forskning Automatisering av arbeidsflyt
Helse og biovitenskap
bilde
E-handel og detaljhandel
Dynamisk prising Anbefalingsmotorer Etterspørselsprognoser Lagerforvaltning Forutsigelse av kjøpsatferd Prosessautomatisering
E-handel og detaljhandel
bilde
Markedsføring
Analyse på tvers av kanaler Forutsigelse av trender Sosial lytting og stemningsanalyse Kundesegmentering Smart målretting Analyse av forbrukeratferd
Markedsføring
bilde
Produksjon
Forutseende vedlikehold Tilstandsovervåking Kvalitetskontroll Computer vision Prosessoptimalisering
Produksjon
bilde
Logistikk og transport
Forutseende lagerplanlegging Analyse av forsyningskjeden Ruteplanlegging Trafikkprognoser Selvkjørende kjøretøy
Logistikk og transport
bilde
Sikkerhet
Påvisning av svindel Ansiktsgjenkjenning Identifisering av mistenkelig atferd Gjenkjenning av forbudte gjenstander Risikovurdering Filtrering av fiskerimeldinger Beskyttelse mot skadelig programvare Beskyttelse mot datalekkasje
Sikkerhet
bilde
Energi og offentlige tjenester
Optimalisering av energiforsyning og -etterspørsel Optimalisering av karbonutslipp Styring av smarte nett Analyser og prognoser for strømforbruk
Energi og offentlige tjenester
bilde
Utdanning
Tilpasset læring Persontilpasset læring Læringsanalyse Evaluering av vurderinger
Utdanning
bilde
Medier og underholdning
Anbefalingsmotorer Målrettede miniatyrbilder, teasere Automatiske undertekster
Medier og underholdning
Risikostyring Kredittvurdering Påvisning av svindel Forutseende regnskap Analyse av aksjemarkedet Algoritmisk handel Beregningsbasert finansiering
Medisinsk diagnostikk Prognoser for helserisiko Persontilpasset behandling Proaktiv helseforvaltning Analyse av medisinsk forskning Algoritmisk handel Automatisering av arbeidsflyt
Dynamisk prising Anbefalingsmotorer Etterspørselsprognoser Lagerforvaltning Forutsigelse av kjøpsatferd Prosessautomatisering
bilde
Markedsføring
Analyse på tvers av kanaler Forutsigelse av trender Sosial lytting og stemningsanalyse Kundesegmentering Smart målretting Analyse av forbrukeratferd
Markedsføring
Forutseende vedlikehold Tilstandsovervåking Kvalitetskontroll Computer vision Prosessoptimalisering
Forutseende lagerplanlegging Analyse av forsyningskjeden Ruteplanlegging Trafikkprognoser Selvkjørende kjøretøy
bilde
Sikkerhet
Påvisning av svindel Ansiktsgjenkjenning Identifisering av mistenkelig atferd Gjenkjenning av forbudte gjenstander Risikovurdering Filtrering av fiskerimeldinger Beskyttelse mot skadelig programvare Beskyttelse mot datalekkasje
Sikkerhet
Optimalisering av energiforsyning og -etterspørsel Optimalisering av karbonutslipp Styring av smarte nett Analyser og prognoser for strømforbruk
Tilpasset læring Persontilpasset læring Læringsanalyse Evaluering av vurderinger
Anbefalingsmotorer Målrettede miniatyrbilder, teasere Automatiske undertekster

Hvordan bedrifter bruker maskinlæring

Big Tech utnytter maskinlæringsløsninger ikke bare for å analysere data, men også for å ta dem i bruk.

Netflix

Netflix bruker ML-algoritmer overalt, fra anbefalingssystemet deres til å lage tilpassede miniatyrbilder avhengig av en bestemt brukers smak til å velge optimale innspillingssteder.

Google

Google implementerer maskinlæring og kunstig intelligens i alle produktene sine, inkludert søkemotoren, App Store, Google Assistant og Translate.

Amazonas

Amazon integrerer ML- og AI-løsninger i markedsplassen og stemmeassistenten Alexa, og gjør det til og med mulig å ringe nødtjenester.

Styrk virksomheten din med maskinlæring

Automatiser rutine

Vi kan redusere tiden vi bruker på innsamling av rådata, analyse og andre tidkrevende rutineoppgaver ved å ta i bruk maskinlæringsalgoritmer. Automatisering vil ikke bare spare verdifulle ressurser - maskinlæringsteknologier kan oppdage anomalier, mønstre og korrelasjoner og fremheve unik og effektiv innsikt.

Analysere alle data

Maskinlæring muliggjør flerdimensjonal databehandling. Ved å kombinere ulike typer data og analysere dem som én klynge, kan vi oppdage nye trender og innsikter av stor verdi for virksomheten. Sammen med automatiseringsmulighetene gjør evnen til å analysere alle typer data maskinlæring til et kraftig verktøy for dataanalyse.

Forbedre kundeservice

Slipp løs kraften i maskinlæring for å automatisere kundeserviceprosesser, øke hastigheten og effektiviteten og samtidig gi kundene personlige opplevelser. Bedrifter øker kundetilfredsheten og lojaliteten og reduserer kundefrafallet ved å forbedre kundeserviceprosessene ved hjelp av maskinlæringsløsninger.

Forbedre sikkerheten

Bruk maskinlæringsalgoritmer som eksepsjonelle selvforbedrende verktøy som styrker virksomhetens beskyttelse mot ondsinnede handlinger. ML-løsninger kan gjøre nesten alt fra å automatisere rutineoppgaver til å sikre en virksomhets fysiske eller virtuelle perimeter.

"Maskinlæring er et allsidig verktøy som bokstavelig talt kan brukes i alle bransjer. Det er i stand til å utføre et bredt spekter av oppgaver fra dataanalyse til autopilotering av et kjøretøy. Dette gir bedrifter en formidabel fordel i forhold til konkurrentene som ignorerer denne teknologien. Teamet vårt har bygget ulike maskinlæringsløsninger i årevis og vet definitivt hvordan de skal implementeres på den mest effektive måten."
img
Pilip Tsikhanovich
Leder for avdelingen for stordata

Innowise er ditt beste valg

+
mange års ekspertise
Vi har utviklet løsninger i verdensklasse for bedrifter siden 2007. Vår dype erfaring gjør oss i stand til å levere førsteklasses programvare som oppfyller kundenes behov i tide.
+
IT-fagfolk
Vårt erfarne team består av mer enn 1000 teknologikyndige spesialister, hver og en av dem en briljant ekspert på sitt felt. Som fagfolk er vi i stand til å gjennomføre prosjekter i alle størrelser og med alle typer teknologi.
75%
Senior eller middels
Teamet vårt består av 75%-utviklere på senior- eller mellomnivå. Med omfattende domeneekspertise og dyp innsikt leverer vi førsteklasses løsninger med imponerende ytelse og vanntett sikkerhet.
+
prosjekter
Vår omfattende portefølje dekker et bredt spekter av teknologi- og forretningsdomener, inkludert FinTech, MedTech, e-handel og andre bransjer. Vi vet hvordan ML-algoritmer kan effektivisere forretningsprosesser og mangedoble resultatene.

Ledige maskinlæringsingeniører til leie

John K.
available_dev
Senior dataforsker 5+ års erfaring
SAMMENDRAG
Dataforsker og maskinlæringsingeniør med mer enn 5 års erfaring med å bygge, forbedre og vedlikeholde datadrevne prosjekter for å bidra til å bygge kritiske løsninger på vanskelige problemer.
Be om fullstendig CV
Michael P.
available_dev
Senior dataforsker Mer enn 18 års erfaring
SAMMENDRAG
Dataforsker og maskinlæringsingeniør med over 18 års erfaring med å gjøre data om til strategisk innsikt og meningsfulle løsninger. Hovedsakelig fokusert på finans, annonseteknologi og e-handel.
Be om fullstendig CV
Andrew D.
available_dev
Senior dataforsker 5+ års erfaring
SAMMENDRAG
Strategisk og nysgjerrig utvikler med mer enn 5 års erfaring innen programmering med Python, R og C++, og utvikling av datavitenskap og maskinlæringsalgoritmer.
Be om fullstendig CV
Fyll ut skjemaet for å få en detaljert CV
Last opp fil Gyldige filer: jpg, jpeg, png, pdf, doc, docx, xls
  • 123

Den totale størrelsen på vedleggene bør ikke overstige 10 MB.

Vær oppmerksom på at når du klikker på Send-knappen, vil Innowise Group behandle personopplysningene dine i samsvar med vår Retningslinjer for personvern for å gi deg relevant informasjon.

Takk for din henvendelse, vår spesialist vil ta kontakt med deg så snart som mulig.

Hvordan vi utvikler maskinlæringsløsninger

01
Behovsanalyse
Vi analyserer oppgavene maskinlæringsalgoritmene er ment å dekke, foreslår egnede verktøy og evaluerer arbeidsomfanget.
02
Forberedelse og behandling av data
Vi undersøker innsamlede rådata og velger ut verdifulle dataklynger. Deretter forbehandler vi den valgte klyngen for å omdanne den til et datasett og dele den inn i tre områder: data for opplæring, data for validering og data for tester. Databehandling gjør det mulig for oss å trene modellen og justere parametrene for å oppnå høyest mulig effektivitet.
03
Funksjonsteknikk
Vi definerer riktige prediktorvariabler som opprettes og brukes videre for den prediktive modellen basert på vår omfattende kunnskap om forretningsdomenet og en grundig forståelse av deres indre prosesser.
04
Utvikling av modeller
Gjennom å eksperimentere med modelltyper, funksjonsvalg og parameterinnstilling, trener vi flere modeller og velger den optimale. Denne prosessen gjør det lettere å bringe den best egnede modellen til distribusjonsfasen.
05
Implementering av modellen
Vi tar den valgte modellen i bruk i praksis ved å integrere den i arbeidsmiljøet ditt.
06
Modellinnstilling
Etter at modellen er tatt i bruk, sporer vi kontinuerlig løsningens ytelse for raskt å kunne justere og forbedre den om nødvendig.

Få dine ML-algoritmer vedlikeholdt av fagfolk

La våre høyt kvalifiserte maskinlæringstalenter vedlikeholde prosjektet ditt

Implementeringskostnader for maskinlæring

Innowise har over års erfaring innen programvareutvikling og har lansert over  vellykkede prosjekter av ulike størrelser og kompleksiteter. Den endelige kostnaden for hvert prosjekt avhenger av en rekke faktorer, som for eksempel:
ikon
Lagets størrelse
ikon
Nivå for teammedlemmer
ikon
Samarbeidsmodell
ikon
Prosjektets kompleksitet
ikon
Prosjektets varighet
ikon
Andre prosjektspesifikke variabler
ikon
Lagets størrelse
ikon
Nivå for teammedlemmer
ikon
Samarbeidsmodell
ikon
Prosjektets kompleksitet
ikon
Prosjektets varighet
ikon
Andre prosjektspesifikke variabler
Vi tar alltid hensyn til kundens budsjett og ønsker om å levere ingeniørtjenester i verdensklasse til en rimelig pris.

FAQ

Maskinlæring er en undergruppe av kunstig intelligens som presenterer området for dataalgoritmevitenskap med fokus på å analysere og tolke mønstre i data for å gjøre det lettere å forutsi og ta begrunnede beslutninger.

Ved hjelp av eksempeldata bygger, analyserer og sammenligner ML-løsninger matematiske modeller som gir mulighet for raske, informerte og svært nøyaktige prediksjoner av mulige utfall. Disse algoritmene analyserer ikke bare innkommende data, men forstår og bruker dem, slik at systemet kontinuerlig forbedrer seg selv. Å utnytte det ubegrensede potensialet i ML-løsninger er kjernen i suksess for moderne industrier.

Maskinlæring støtter datadrevet beslutningstaking og gir bedrifter verdifull innsikt i mønstre og måter å optimalisere produksjonsprosessen på for å holde tritt med utviklingstakten som markedet, kundene og konkurrentene setter.

Mens AI samhandler med omgivelsene for å lære og iverksette tiltak som maksimerer sjansen for å nå målene, lærer og forutsier ML ved passiv observasjon.

Alle bransjer drives av data. Siden maskinlæringens hovedformål er å analysere data og lage prediksjoner basert på dem, vil ML være fordelaktig på alle felt.

Trenger du andre tjenester?

Data Engineering
Innowise bruker smarte teknologier for å utvikle datapipelines og bygge systemer for datainnsamling.
Visualisering av data
Vi legger til rette for en tydelig kommunikasjon av komplekse stordata og identifiserer hvilke tiltak som må iverksettes.
Business intelligence
Teamene våre muliggjør datadrevet beslutningstaking for bedrifter ved å utvikle de beste BI-løsningene.
Big data
Innowise spesialiserer seg på utviklingstjenester for stordata, utvikle løsninger som sømløst driver stordatamatriser og gir verdifull innsikt....
Python-utvikling
Innowises programvareingeniører vil utnytte kraften i Python for å betjene dine behov.
Forsterkning av IT-personell
Velg teamforsterkningstjenester for å utvide den interne ekspertisen og forenkle IT-prosjektprosessen.
Kvalitet forsikring
Våre ingeniører for automatisering og manuell kvalitetssikring sikrer feilfri produktkvalitet.

Ta kontakt med oss!

Bestill en samtale eller fyll ut skjemaet nedenfor, så kontakter vi deg så snart vi har behandlet forespørselen din.

    Ta med prosjektdetaljer, varighet, teknisk stack, behov for IT-fagfolk og annen relevant informasjon.
    Spill inn en talemelding om din
    prosjektet for å hjelpe oss å forstå det bedre
    Legg ved ytterligere dokumenter om nødvendig
    Last opp fil

    Du kan legge ved opptil 1 fil på totalt 2 MB. Gyldige filer: pdf, jpg, jpeg, png

    Vær oppmerksom på at når du klikker på Send-knappen, vil Innowise behandle personopplysningene dine i samsvar med vår Personvernerklæring for å gi deg relevant informasjon.

    Hva skjer videre?

    1

    Etter at vi har mottatt og behandlet forespørselen din, vil vi komme tilbake til deg innen kort tid for å beskrive prosjektbehovene dine og undertegne en taushetserklæring for å sikre informasjonens konfidensialitet.

    2

    Etter å ha undersøkt kravene, utarbeider våre analytikere og utviklere en prosjektforslag med arbeidsomfang, teamstørrelse, tid og kostnader estimater.

    3

    Vi arrangerer et møte med deg for å diskutere tilbudet og komme til en avtale.

    4

    Vi signerer en kontrakt og begynner å jobbe med prosjektet ditt så raskt som mulig.

    Takk skal du ha!

    Meldingen din er sendt.
    Vi behandler forespørselen din og kontakter deg så snart som mulig.

    Takk skal du ha!

    Meldingen din er sendt.
    Vi behandler forespørselen din og kontakter deg så snart som mulig.

    pil