Het formulier is succesvol verzonden.
Meer informatie vindt u in uw mailbox.
DataAIGebruikscasesSuccesverhalenTerwijl anderen de belofte van AI verkopen, implementeren wij het, klaar voor de strijd. Innowise graaft in gegevens, leert machines denken, zien en afwijkingen op te sporen en temt LLM's in uw bedrijfssystemen. Je profiteert van soepelere processen en lagere kosten.
Terwijl anderen de belofte van AI verkopen, implementeren wij het, klaar voor de strijd. Innowise graaft in gegevens, leert machines denken, zien en afwijkingen op te sporen en temt LLM's in uw bedrijfssystemen. Je profiteert van soepelere processen en lagere kosten.
Machine learning zorgt voor intelligentie in uw belangrijkste processen en dat is waar de zakelijke impact begint.
25%
Op ML gebaseerde analyses helpen om de vraag en het verbruik nauwkeuriger te voorspellen.
10x
LLM zorgt voor geautomatiseerde classificatie, gegevensextractie en contractsamenvatting.
35%
Computer vision tools verbeteren de visuele controle en het sorteren van de productie.
60%
ML-modellen zorgen voor directe detectie van afwijkingen in transacties en apparatuur.
20%
Voorspellende modellen helpen om het risico op churn vroegtijdig te identificeren en gepersonaliseerde aanbiedingen te doen.
tot 80%
Uw medewerkers hoeven niet langer handmatig gegevens in te voeren, tickets te classificeren en andere routinetaken uit te voeren.
Krijg slimme assistenten die in staat zijn om in meerdere stappen te redeneren en taken automatisch uit te voeren om handmatig werk te verminderen en besluitvormingscycli te verkorten.
Zie wat er in het verschiet ligt met door Innowise ontwikkelde modellen voor vraagvoorspelling, risicomodellering, trendanalyse en scenarioplanning, waardoor u minder voor verrassingen komt te staan.
We trainen machines om de wereld te zien en te begrijpen, veel meer dan gezichtsherkenning. Onze modellen worden gebruikt voor kwaliteitscontrole, beveiliging, medische beeldanalyse en nog veel meer.
Voor tekstintensieve workflows classificeren onze NLP-oplossingen tekst, detecteren ze sentiment, analyseren ze documenten en voeden ze chatbots om snel inzichten te verkrijgen.
Onze oplossingen leren gebruikersgedrag en bieden relevante, gerangschikte inhoud of producten. Gebruikers merken het misschien niet eens, maar ze blijven terugkomen en bouwen zo langdurige loyaliteit op.
Het vinden van de “naald in een hooiberg” in realtime is mogelijk met ML. Innowise-systemen bewaken 24/7 transactie- en IoT-gegevens en waarschuwen bij afwijkingen.
Haal meer omzet binnen met realtime prijsbepaling. Onze prijsoptimalisatie-engines gebruiken live vraag, concurrentie en gedrag om marges en besluitvorming te verbeteren.
Comprimeer weken handmatig werk tot uren. Ondersteund door ML worden contracten, facturen en andere documenten veel sneller en foutloos verwerkt.
We combineren alle essentiële gegevens voor oplossingen op basis van gegevens: ML-modellen, dashboards, geautomatiseerde aanbevelingen en meer om beslissingen op directieniveau te ondersteunen.
Verklaart dat we ML-trainingsgegevens, modellen en pipelines beveiligen tegen ongeautoriseerde toegang.
Certificeert dat ons kwaliteitsbeheer reproduceerbaarheid en versiebeheer garandeert voor alle ML-ontwikkelingsoplossingen.
Onze ML-systemen zijn ontworpen om te voldoen aan de SOC 2 trust services criteria voor beveiliging, beschikbaarheid en vertrouwelijkheid.
We volgen dit door de levenscyclus van ML te beheren via formele risicobeoordeling en voortdurende controle.
We leven dit na door te zorgen voor rechtmatige gegevensverzameling, verklaarbaarheid en het recht op verwijdering van ML-gestuurde beslissingen.
We volgen de specifieke vereisten van het Verenigd Koninkrijk voor transparantie en rechtmatige verwerking bij de ontwikkeling van ML.
We implementeren waarborgen om ervoor te zorgen dat ML-systemen de vertrouwelijkheid en integriteit van gezondheidsgegevens beschermen.
We isoleren ML-omgevingen en dwingen versleuteling af voor alle systemen die betaalkaartgegevens verwerken.
Dit helpt ons bij het systematisch identificeren en beheren van AI-specifieke risico's gedurende de gehele ML-levenscyclus.
We classificeren ML-systemen op risiconiveau en documenteren conformiteitsbeoordelingen.
Dit stuurt onze integratie van AI-specifiek risicomanagement in ontwikkelingsprocessen.
We volgen de bestuursprincipes om verantwoording af te leggen voor beslissingen die het ML-systeem neemt.
Innowise Data- en AI-hub verenigt 300+ topmensen in machine intelligentie die productieklare AI smeden, ongeacht de uitdaging. Gesteund door meer dan 200 AI-projecten bouwt ons ML-softwareontwikkelingsbedrijf slimme systemen op maat van uw use cases en infrastructuur, zodat u echt rendement ziet.
Innowise, een bedrijf dat software ontwikkelt voor machine learning, hanteert een gestructureerde aanpak voor het bouwen van ML-systemen door expertise in data science, MLOps en modelarchitectuur te combineren om oplossingen te leveren die accuraat, schaalbaar, verklaarbaar en veerkrachtig zijn.
We vertalen uw bedrijfsproblemen in ML-doelstellingen en splitsen deze op in gestructureerde taken om een stappenplan op te stellen voor modellen die waarde leveren.
Voordat een model het daglicht ziet, bereiden we de gegevens voor: opschonen, structureren en organiseren in een formaat waar een machine van kan leren.
Nadat de gegevens zijn opgeschoond en samengevoegd, definiëren we de kenmerken voor de modeltraining en -validatie om het model nauwkeurig en robuust te maken.
We selecteren de juiste ML-algoritmen, trainen vervolgens het model, stellen de parameters af en valideren de prestaties om er zeker van te zijn dat het voldoet aan de eisen van de echte wereld.
Zodra het ML-model is ontwikkeld, implementeren we het in uw infrastructuur. Hiervoor bouwen we API's of batchprocessen die uw systemen integreren met het model.
Omdat modellen niet optimaal presteren na een enkele afstemmingscyclus, blijven we ze controleren, verfijnen en hertrainen om de nauwkeurigheid in de loop van de tijd te behouden.
We stemmen ML af op compliance, governance en infrastructuur zodat het op natuurlijke wijze past.
Volgens het PluralSight AI Skills Report rapporteerde 97% van de bedrijven die AI-technologie gebruiken een toename in productiviteit, servicekwaliteit en nauwkeurigheid. Machine learning is veranderd van een nice-to-have naar een kritisch onderdeel van de bedrijfsvoering. De focus ligt nu minder op het maken van modellen die er “goed uitzien” wanneer ze in een laboratorium zijn gebouwd, maar op het bouwen van systemen die levende organismen zijn die kunnen leren en reageren om real-world prestaties te leveren in de omgevingen waarin ze opereren, wat meetbare resultaten helpt te behalen.
De prijzen voor de ontwikkeling van machine learning-apps variëren doorgaans van $40.000 tot $200.000. De kosten variëren op basis van de gebruikte methoden voor gegevensvoorverwerking; modelarchitectuur die wordt gebruikt (regressie, CNN, transformatormodellen, enz.); infrastructuurkeuzes (cloud of on-prem); en complexiteit van de integratie van machine learning met bestaande systemen.
De tijd varieert, maar over het algemeen kunnen eenvoudige modellen met schone gegevens in een paar weken gebouwd worden in vergelijking met echte projecten, die een half jaar of meer in beslag kunnen nemen. Een groot deel van de tijd wordt besteed aan het manipuleren van rommelige gegevens, het creëren van zinvolle kenmerken, het afstemmen van hyperparameters en het testen van het ML-model met meerdere testscenario's.
Als ervaren ontwikkelaar van machine learning analyseren we eerst de gegevens, op zoek naar onevenwichtigheden of vertekeningen die de prestaties van het model kunnen beïnvloeden. We verfijnen deze door de gegevensgewichten aan te passen of adversarial debiasing toe te passen, zodat het machine-learningmodel verschillende gegevensgroepen gelijk kan behandelen. Daarnaast gebruiken we verklaarbaarheidstools zoals SHAP om modelvoorspellingen te evalueren en te begrijpen en blijven we het model controleren om nieuwe vormen van vertekening te detecteren.
ML is een subset van AI en richt zich op het leren door ervaring (via gegevens) door trends en patronen te identificeren om de toekomst te voorspellen. AI is een uitgebreidere reeks algoritmen, waaronder op regels gebaseerde logica, NLP en robotica. Tegenwoordig verwijzen de meeste bedrijven die naar "AI" verwijzen inderdaad naar ML.
Als je gegevens produceert, dan kun je machine learning toepassen. Het maakt voorspellend onderhoud in de productie mogelijk, risicoscores in financiële instellingen en personalisatie in e-commerce. Dit zijn slechts een paar voorbeelden van hoe je het kunt gebruiken om kosten te verlagen en de klantervaring te verbeteren.
Voor traditionele of gesuperviseerde machine learning heb je gestructureerde, gelabelde gegevens nodig; voor natuurlijke taalverwerking (NLP), tekstgegevens; voor afbeeldingen, ongestructureerde gegevens; en voor audio, ongestructureerde of gelabelde gegevens. Je gegevens moeten realistische omstandigheden weerspiegelen, zodat je modellen geen bias of onbetrouwbare resultaten creëren.
Beide. We beginnen meestal met voorgetrainde modellen en stemmen deze af op uw gegevens, waarbij we aangepaste ontwikkelingsservices voor machinaal leren reserveren voor gespecialiseerde domeinen waar kant-en-klare modellen tekortschieten.
Modellen worden verpakt als API's, gecontaineriseerd en ingezet op een manier die mogelijke fouten elimineert. Integratie sluit aan op uw bestaande CI/CD-, beveiligings- en bewakingsinfrastructuur.
