Skjemaet har blitt sendt inn.
Mer informasjon finner du i postkassen din.
Innowise leverer mer enn algoritmer - vi skaper et fundamentalt skifte i måten du driver på. Vi bygger ML-systemer som vokser med virksomheten din, eliminerer ineffektivitet og åpner for nye inntektsstrømmer - fra automatisering av rutineoppgaver til forbedring av kundeopplevelser og forutsigelse av markedstrender.
Innowise leverer mer enn algoritmer - vi skaper et fundamentalt skifte i måten du driver på. Vi bygger ML-systemer som vokser med virksomheten din, eliminerer ineffektivitet og åpner for nye inntektsstrømmer - fra automatisering av rutineoppgaver til forbedring av kundeopplevelser og forutsigelse av markedstrender.
Konverter komplekse datasett til strategiske fordeler. Enten det dreier seg om å analysere kundeatferd eller produktbruksmålinger, forvandler ML-løsningene våre rådata til handlingsrettet intelligens som driver beslutningstaking og avdekker skjulte muligheter.
Lever eksepsjonell service gjennom intelligent automatisering. ML-systemene våre forutser kundenes behov, muliggjør hyperpersonaliserte interaksjoner og driver sofistikert samtale-AI - noe som resulterer i høyere kundetilfredshet, kortere responstid og økt lojalitet.
Hold deg i forkant av nye trusler med proaktiv beskyttelse. ML-sikkerhetsløsningene våre oppdager avvik i sanntid, identifiserer nye angrepsmønstre og håndterer sårbarheter forebyggende før de kan utnyttes, noe som skaper et robust sikkerhetsøkosystem.
Utvid uten begrensninger. Vår ML-infrastruktur i bedriftsklassen tilpasser seg sømløst til nye markeder og varierende krav, og lærer av nye data samtidig som ytelsen opprettholdes på tvers av ulike miljøer.
Frigjør talentene dine til strategisk arbeid. Våre ML-automatiseringsløsninger håndterer rutinemessige operasjoner med presisjon, og orkestrerer komplekse arbeidsflyter bak kulissene mens teamet ditt fokuserer på innovasjon og verdifulle initiativer.
Konverter potensielle kunder raskere med datadrevet målretting. ML-algoritmene våre identifiserer potensielle kunder med høy intelligens, tilpasser tilbud i sanntid og optimaliserer prisstrategier - slik at du kan inngå flere avtaler og maksimere inntektene.
La ML forvandle kaoset til klarhet.
Som det fremgår av PluralSights AI Skill Report, rapporterer 97% av selskapene som tar i bruk AI-teknologi om økt produktivitet, tjenestekvalitet og nøyaktighet. Nå er det klart: maskinlæring har gått fra å være noe som er fint å ha til å bli en forretningskritisk motor. Det handler ikke lenger om å bygge modeller som ser bra ut i et laboratorium - det handler om å sette opp levende systemer som lærer, tilpasser seg og gir reelle resultater der det betyr mest.
Hos Innowise kombinerer vi dyp ekspertise innen datavitenskap, MLOps og modellarkitekturdesign for å bygge løsninger som ikke bare er nøyaktige, men som også er skalerbare, tolkbare og robuste i produksjon.
Vi begynner med å oversette forretningsutfordringer til ML-mål. Klare mål på forhånd fører til modeller som faktisk gir målbar effekt.
Før en modell ser dagens lys, graver vi oss ned i dataene - vi renser, strukturerer og omformer dem til en form som en maskin virkelig kan lære av.
Vi forvandler rensede data til smarte inndata - vi velger de riktige funksjonene, koder kategorier, skalerer tall og fjerner støy slik at modellen kan fokusere på reelle mønstre.
Vi trener opp modeller ved hjelp av de riktige algoritmene, justerer parametere og validerer ytelsen for å bygge løsninger som fungerer i den virkelige verden.
Når modellen er opplært og validert, forbereder vi den for bruk i den virkelige verden. Dette omfatter blant annet oppsett av API-er eller batchprosessering, integrering av modellen med eksisterende systemer og mye mer.
Ytelse er ikke noe man bare gjør én gang. Vi overvåker, finjusterer, omskoler og tilpasser modellene over tid for å holde dem skarpe.
Med mer enn 40 ML-ingeniører og mer enn 40 vellykkede prosjekter hjelper vi bedrifter med å gjøre data om til reell vekst. Modellene våre er utviklet for å løse virkelige utfordringer, øke effektiviteten og åpne nye inntektsstrømmer - fra smartere beslutninger til raskere drift.
Hvis du allerede har en klar idé om hva du trenger, er en fast pris den enkleste veien videre. Da har du budsjettet og tidsfristene klare på forhånd, slik at du kan holde fokus uten å bekymre deg for uforutsette kostnader.
Hvis du fortsatt er i ferd med å forme prosjektet eller forventer at ting vil endre seg underveis, gir tid- og materialmodellen deg fleksibilitet til å justere. Du betaler for arbeidet etter hvert som det skjer, noe som er perfekt for ML-prosjekter.
Vi lager ML-løsninger som er bygget rundt dine forretningsbehov.
"Innowise har levert kundens MVP, noe som markerer prosjektets suksess. Teamet har tilbudt utmerket prosjektledelse, ettersom de er svært effektive og alltid leverer i tide. Alt i alt er lidenskapen og den dype ekspertisen deres enestående."
"Jeg er veldig fornøyd med den høye kvaliteten på arbeidet deres og deres evne til å levere akkurat det jeg ønsker gjennom en svært profesjonell tilnærming. Deres fleksible og tilgjengelige prosess er nøkkelen til prosjektets suksess."
"Innowise har funnet ressurser av høy kvalitet som passer godt inn i de interne teamene de har fått tildelt. De hadde ressursene klare til å starte i løpet av kort tid. Teamet tilbyr responsiv og personlig prosjektledelse. Dessuten er de proaktive og lover ikke for mye."
Budsjettene ligger vanligvis mellom $40K-$200K. Kostnadene avhenger av datapreprosessering, modellarkitektur (f.eks. regresjon, CNN, transformatorer), infrastruktur (cloud/on-prem) og integrasjonsomfang.
Det finnes ingen fasit - enkle modeller med rene data kan bygges på noen få uker, men prosjekter i den virkelige verden strekker seg vanligvis over flere måneder. Mye tid går ikke med til å bygge selve modellen, men til å bearbeide uoversiktlige data, lage meningsfulle funksjoner, justere hyperparametere og stressteste modellen i ulike scenarier.
Vi begynner med å sjekke dataene og ser etter ubalanser eller mønstre som kan føre til skjevheter senere. Når vi finjusterer modellene, justerer vi noen ganger datavektene eller bruker spesielle teknikker som adversarial debiasing for å hjelpe modellen med å behandle ulike grupper mer rettferdig. Vi bruker også forklaringsverktøy som SHAP for å forstå hvorfor modellen gir visse prediksjoner. Etter lansering fortsetter vi å overvåke modellen for å fange opp eventuelle nye skjevheter tidlig.
Maskinlæring er bare én del av AI. ML fokuserer på å lære av data - å finne mønstre og komme med spådommer. AI omfatter regelbasert logikk, NLP og til og med robotteknologi. I de fleste forretningscaser i dag, når folk sier "AI", mener de ML.
Hvis virksomheten din genererer data, er ML anvendelig. Fra prediktivt vedlikehold i produksjonsindustrien til risikoscoring i finanssektoren eller personalisering i e-handel - ML oversetter rådata til modeller som optimaliserer prosesser, reduserer kostnader og forbedrer CX.
