Formularz został pomyślnie przesłany.
Więcej informacji można znaleźć w skrzynce pocztowej.
DaneSztuczna inteligencja (AI)Przypadki użyciaCase studiesPodczas gdy inni sprzedają obietnice o AI, my ją wdrażamy, gotową do boju. Innowise zagłębia się w dane, uczy maszyny myśleć, widzieć i wychwytywać anomalie oraz oswaja modele LLM wewnątrz Twoich systemów korporacyjnych. Ty zyskujesz na sprawniejszych procesach i niższych kosztach.
Podczas gdy inni sprzedają obietnice o AI, my ją wdrażamy, gotową do boju. Innowise zagłębia się w dane, uczy maszyny myśleć, widzieć i wychwytywać anomalie oraz oswaja modele LLM wewnątrz Twoich systemów korporacyjnych. Ty zyskujesz na sprawniejszych procesach i niższych kosztach.
Uczenie maszynowe wprowadza inteligencję do kluczowych procesów i od tego zaczyna się wpływ na biznes.
25%
Analityka oparta na ML pomaga precyzyjniej prognozować popyt i konsumpcję.
10x
LLM zapewnia automatyczną klasyfikację, ekstrakcję danych i sumowanie umów.
35%
Komputerowe narzędzia wizyjne usprawniają kontrolę wizualną produkcji i sortowanie.
60%
Modele ML umożliwiają natychmiastowe wykrywanie anomalii w transakcjach i operacjach sprzętowych.
20%
Modele predykcyjne pomagają wcześnie identyfikować ryzyko rezygnacji i dostarczać spersonalizowane oferty.
do 80%
Twoi pracownicy nie muszą już zajmować się ręcznym wprowadzaniem danych, klasyfikacją biletów i innymi rutynowymi zadaniami.
Uzyskaj inteligentnych asystentów zdolnych do wieloetapowego rozumowania i automatycznego wykonywania zadań w celu ograniczenia pracy ręcznej i skrócenia cykli decyzyjnych.
Zobacz, co się wydarzy dzięki modelom Innowise do przewidywania popytu, modelowania ryzyka, analizy trendów i planowania scenariuszy, co oznacza mniej niespodzianek kosztowych.
Szkolimy maszyny, aby widziały i rozumiały świat, znacznie wykraczając poza rozpoznawanie twarzy. Nasze modele są wykorzystywane w kontroli jakości, bezpieczeństwie, analizie obrazów medycznych i nie tylko.
W przypadku przepływów pracy intensywnie wykorzystujących tekst, nasze rozwiązania NLP klasyfikują tekst, wykrywają nastroje, analizują dokumenty i zasilają chatboty, aby szybko uzyskać wgląd.
Nasze rozwiązania uczą się zachowań użytkowników i oferują odpowiednie, uszeregowane treści lub produkty. Użytkownicy mogą nawet tego nie zauważyć, ale wracają, budując długoterminową lojalność.
Znalezienie “igły w stogu siana” w czasie rzeczywistym jest możliwe dzięki ML. Systemy Innowise monitorują dane transakcyjne i IoT 24/7, uruchamiając alerty w przypadku anomalii.
Większe przychody dzięki ustalaniu cen w czasie rzeczywistym. Nasze mechanizmy optymalizacji cen wykorzystują bieżący popyt, konkurencję i zachowanie w celu poprawy marż i podejmowania decyzji.
Skróć tygodnie ręcznej pracy do godzin. Dzięki ML umowy, faktury i inne dokumenty są przetwarzane znacznie szybciej i bez błędów.
Łączymy wszystkie niezbędne elementy rozwiązań opartych na danych: Modele ML, pulpity nawigacyjne, zautomatyzowane rekomendacje i wiele więcej, aby wspierać decyzje na poziomie wykonawczym.
Poświadcza, że zabezpieczamy dane szkoleniowe, modele i potoki ML przed nieautoryzowanym dostępem.
Poświadcza, że nasze zarządzanie jakością zapewnia powtarzalność i kontrolę wersji we wszystkich rozwiązaniach programistycznych ML.
Nasze systemy ML zostały zaprojektowane zgodnie z kryteriami usług zaufania SOC 2 w zakresie bezpieczeństwa, dostępności i poufności.
Następnie zarządzamy cyklem życia ML poprzez formalną ocenę ryzyka i ciągłe monitorowanie.
Przestrzegamy przepisów poprzez zapewnienie zgodnego z prawem gromadzenia danych, możliwości wyjaśnienia i praw do usunięcia w przypadku decyzji podejmowanych w oparciu o ML.
Przestrzegamy specyficznych dla Wielkiej Brytanii wymogów dotyczących przejrzystości i zgodnego z prawem przetwarzania w rozwoju ML.
Wdrażamy zabezpieczenia w celu zapewnienia, że systemy ML chronią poufność i integralność danych dotyczących zdrowia.
Izolujemy środowiska ML i wymuszamy szyfrowanie wszystkich systemów obsługujących dane kart płatniczych.
Pomaga nam to systematycznie identyfikować i zarządzać ryzykiem związanym ze sztuczną inteligencją w całym cyklu życia ML.
Klasyfikujemy systemy ML według poziomu ryzyka i dokumentujemy oceny zgodności.
Kieruje to naszą integracją zarządzania ryzykiem specyficznym dla sztucznej inteligencji z procesami rozwoju.
Przestrzegamy zasad zarządzania, aby ustanowić odpowiedzialność za decyzje podejmowane przez system ML.
Innowise oraz centrum danych i AI łączy ponad 300 najlepszych umysłów w dziedzinie inteligencji maszynowej, którzy tworzą gotową do produkcji sztuczną inteligencję, niezależnie od wyzwania. Wspierana przez ponad 200 projektów wykorzystujących sztuczną inteligencję, nasza firma zajmująca się tworzeniem oprogramowania ML buduje inteligentne systemy dostosowane do przypadków użycia i infrastruktury, dzięki czemu można zobaczyć rzeczywiste zyski.
Innowise, firma zajmująca się tworzeniem oprogramowania do uczenia maszynowego, przyjmuje ustrukturyzowane podejście do tworzenia systemów ML, łącząc wiedzę specjalistyczną w zakresie nauki o danych, MLOps i architektury modeli, aby dostarczać rozwiązania, które są dokładne, skalowalne, wytłumaczalne i odporne.
Przekładamy problemy biznesowe na cele ML i dzielimy je na ustrukturyzowane zadania, aby zbudować mapę drogową dla modeli, które dostarczają wartość.
Zanim jakikolwiek model ujrzy światło dzienne, przygotowujemy dane: czyścimy je, strukturyzujemy i organizujemy w formacie, z którego maszyna może się uczyć.
Po oczyszczeniu i ujednoliceniu danych definiujemy funkcje szkolenia i walidacji modelu, aby uczynić go dokładnym i niezawodnym.
Wybieramy odpowiednie algorytmy ML, a następnie trenujemy model, dostrajamy jego parametry i sprawdzamy jego wydajność, aby upewnić się, że spełnia on rzeczywiste wymagania.
Po opracowaniu modelu ML wdrażamy go w infrastrukturze klienta. Obejmuje to tworzenie interfejsów API lub procesów wsadowych, które integrują systemy z modelem.
Ponieważ modele nie osiągają optymalnej wydajności po jednym cyklu dostrajania, nadal je monitorujemy, udoskonalamy i ponownie trenujemy, aby zachować dokładność w czasie.
Dostosowujemy uczenie maszynowe do zgodności z przepisami, zarządzania i infrastruktury, aby pasowało do nich w naturalny sposób.
Scikit-learn
XGBoost
LightGBM
CatBoost
PyTorch
TensorFlow
Keras
Hugging Face Transformers
LangChain
LlamaIndex
Interfejsy API OpenAI
Llama
Falcon
Mistral
MLflow
Kubeflow
Wagi i odchylenia
Docker
Kubernetes
GitHub Actions
GitLab CI
Jenkins
Vertex AI
Amazon Transcribe
Amazon Polly
Google AI for documents
Google AI for industries
Azure Machine Learning
Azure Cognitive Services
Azure AI Bot Service
Microsoft Foundry
Amazon SageMaker
Amazon Transcribe & Polly
Google Document AI
Google AI dla przemysłuScikit-learnXGBoostLightGBMCatBoostPyTorchTensorFlowKerasHugging Face TransformersLangChainLlamaIndexInterfejsy API OpenAILlamaFalconMistralMLflowKubeflowWagi i odchyleniaDockerKubernetesGitHub ActionsGitLab CIJenkinsAmazon SageMakerAmazon Transcribe & PollyGoogle Document AIGoogle AI dla przemysłu
Według raportu PluralSight AI Skills Report, aż 97% firm korzystających z technologii AI odnotowało wzrost produktywności, jakości usług oraz dokładności. To wyraźny sygnał, że uczenie maszynowe przestało być jedynie technologiczną nowinką, a stało się krytycznym komponentem operacji biznesowych. Wcześniej skupiano się na tworzeniu modeli, które świetnie radziły sobie w warunkach laboratoryjnych. Dziś priorytetem jest budowa systemów przypominających żywe organizmy, które uczą się i reagują, by zapewniać realną wydajność w środowiskach, w których operują, pomagając dostarczać wymierne rezultaty.
Ceny tworzenia aplikacji do uczenia maszynowego zazwyczaj wahają się od $40,000 do $200,000. Koszty różnią się w zależności od zastosowanych metod wstępnego przetwarzania danych; używanej architektury modelu (regresja, CNN, modele transformatorowe itp.); wyboru infrastruktury (chmura lub lokalnie); oraz złożoności integracji uczenia maszynowego z istniejącymi systemami.
Czas jest różny, ale ogólnie rzecz biorąc, proste modele z czystymi danymi można zbudować w ciągu kilku tygodni w porównaniu do rzeczywistych projektów, które mogą zająć pół roku lub dłużej. Większość czasu poświęca się na radzenie sobie z nieuporządkowanymi danymi, tworzenie znaczących funkcji, dostrajanie hiperparametrów i poddawanie modelu ML wielu scenariuszom testowym.
Jako doświadczona firma zajmująca się rozwojem uczenia maszynowego, najpierw analizujemy dane, szukając nierównowagi lub uprzedzeń, które mogłyby wpłynąć na wydajność modelu. Dostrajamy je, dostosowując wagi danych lub stosując przeciwstawne usuwanie błędów, aby umożliwić modelowi uczenia maszynowego równe traktowanie różnych grup danych. Ponadto wykorzystujemy narzędzia wyjaśniające, takie jak SHAP, do oceny i zrozumienia przewidywań modelu, a także stale monitorujemy model w celu wykrycia nowych form stronniczości.
ML jest podzbiorem sztucznej inteligencji i koncentruje się na uczeniu się poprzez doświadczenie (za pomocą danych) poprzez identyfikowanie trendów i wzorców w celu przewidywania przyszłości. Sztuczna inteligencja to bardziej rozbudowany zestaw algorytmów, w tym logika oparta na regułach, NLP i robotyka. Obecnie większość firm, które odnoszą się do "AI", faktycznie odnosi się do ML.
Jeśli tworzysz dane, możesz zastosować uczenie maszynowe. Umożliwia ono konserwację predykcyjną w produkcji, ocenę ryzyka w instytucjach finansowych i personalizację w handlu elektronicznym. To tylko kilka przykładów tego, jak można je wykorzystać do obniżenia kosztów i poprawy jakości obsługi klienta.
W przypadku tradycyjnego lub nadzorowanego uczenia maszynowego potrzebne są ustrukturyzowane, oznaczone dane; w przypadku przetwarzania języka naturalnego (NLP) - dane tekstowe; w przypadku obrazów - dane nieustrukturyzowane; a w przypadku dźwięku - dane nieustrukturyzowane lub oznaczone. Dane powinny odzwierciedlać rzeczywiste warunki, aby modele nie tworzyły stronniczych lub niewiarygodnych wyników.
Oba. Zazwyczaj zaczynamy od wstępnie wytrenowanych modeli i dopracowujemy je na danych, rezerwując dedykowane usługi rozwoju uczenia maszynowego dla wyspecjalizowanych dziedzin, w których gotowe modele nie są wystarczające.
Modele są pakowane jako interfejsy API, konteneryzowane i wdrażane w sposób eliminujący potencjalne awarie. Integracja jest dostosowana do istniejącej infrastruktury CI/CD, bezpieczeństwa i monitorowania.
