Formularz został pomyślnie przesłany.
Więcej informacji można znaleźć w skrzynce pocztowej.
Innowise dostarcza więcej niż algorytmy - wprowadzamy fundamentalną zmianę w sposobie działania. Od automatyzacji rutynowych zadań po poprawę doświadczeń klientów i przewidywanie trendów rynkowych, tworzymy systemy ML, które rozwijają się wraz z Twoją firmą, eliminują nieefektywności i odblokowują nowe źródła przychodów.
Innowise dostarcza więcej niż algorytmy - wprowadzamy fundamentalną zmianę w sposobie działania. Od automatyzacji rutynowych zadań po poprawę doświadczeń klientów i przewidywanie trendów rynkowych, tworzymy systemy ML, które rozwijają się wraz z Twoją firmą, eliminują nieefektywności i odblokowują nowe źródła przychodów.
Przekształcanie złożonych zbiorów danych w strategiczne korzyści. Niezależnie od tego, czy analizujemy zachowania klientów, czy wskaźniki użytkowania produktów, nasze rozwiązania ML przekształcają surowe dane w przydatne informacje, które wspomagają podejmowanie decyzji i odkrywają ukryte możliwości.
Zapewnij wyjątkową obsługę dzięki inteligentnej automatyzacji. Nasze systemy ML przewidują potrzeby klientów, umożliwiają hiper-spersonalizowane interakcje i zasilają zaawansowaną konwersacyjną sztuczną inteligencję - co skutkuje wyższymi wskaźnikami satysfakcji, krótszymi czasami reakcji i zwiększoną lojalnością.
Wyprzedzaj ewoluujące zagrożenia dzięki proaktywnej ochronie. Nasze rozwiązania bezpieczeństwa ML wykrywają anomalie w czasie rzeczywistym, identyfikują pojawiające się wzorce ataków i zapobiegawczo eliminują luki w zabezpieczeniach, zanim zostaną one wykorzystane, tworząc solidny ekosystem bezpieczeństwa.
Rozwijaj się bez ograniczeń. Nasza infrastruktura ML klasy korporacyjnej płynnie dostosowuje się do nowych rynków i zmiennych wymagań, ucząc się na podstawie nowych danych wejściowych przy jednoczesnym zachowaniu wydajności w różnych środowiskach.
Uwolnij swój talent do strategicznej pracy. Nasze rozwiązania automatyzacji ML precyzyjnie obsługują rutynowe operacje, organizując złożone przepływy pracy za kulisami, podczas gdy Twój zespół koncentruje się na innowacjach i wartościowych inicjatywach.
Szybsza konwersja potencjalnych klientów dzięki targetowaniu opartemu na danych. Nasze algorytmy ML identyfikują potencjalnych klientów o wysokim potencjale, personalizują oferty w czasie rzeczywistym i optymalizują strategie cenowe - pomagając zamknąć więcej transakcji i zmaksymalizować przychody.
Pozwól ML zmienić ten chaos w jasność.
Jak zauważono w raporcie AI Skill Report firmy PluralSight, 97% firm wdrażających technologie AI zgłasza wzrost produktywności, jakości usług i dokładności. Teraz jest jasne: uczenie maszynowe zmieniło się z przyjemnego do posiadania w silnik o krytycznym znaczeniu dla biznesu. Nie chodzi już o budowanie modeli, które dobrze wyglądają w laboratorium - chodzi o tworzenie żywych, oddychających systemów, które uczą się, dostosowują i zapewniają rzeczywiste wyniki tam, gdzie ma to największe znaczenie.
W Innowise łączymy głęboką wiedzę z zakresu nauki o danych, MLOps i projektowania architektury modeli, aby tworzyć rozwiązania, które są nie tylko dokładne, ale także skalowalne, interpretowalne i odporne w produkcji.
Zaczynamy od przełożenia wyzwań biznesowych na cele ML. Jasne cele z góry prowadzą do modeli, które faktycznie zapewniają wymierny wpływ.
Zanim jakikolwiek model ujrzy światło dzienne, zagłębiamy się w dane - czyszcząc je, strukturyzując i przekształcając w formę, z której maszyna może się naprawdę uczyć.
Przekształcamy oczyszczone dane w inteligentne dane wejściowe - wybierając odpowiednie funkcje, kodując kategorie, skalując liczby i usuwając szum, aby model mógł skupić się na rzeczywistych wzorcach.
Szkolimy modele przy użyciu odpowiednich algorytmów, dostrajamy parametry i weryfikujemy wydajność, aby tworzyć rozwiązania, które działają w rzeczywistych warunkach.
Po przeszkoleniu i walidacji modelu przygotowujemy go do rzeczywistego użycia. Obejmuje to konfigurację interfejsów API lub potoków przetwarzania wsadowego, integrację modelu z istniejącymi systemami i nie tylko.
Wydajność nie jest sprawą jednorazową. Monitorujemy, dostrajamy, przekwalifikowujemy i dostosowujemy modele w czasie, aby utrzymać ich ostrość.
Dzięki ponad 40 doświadczonym inżynierom ML i ponad 40 udanym projektom pomagamy firmom przekształcać dane w rzeczywisty wzrost. Od inteligentniejszego podejmowania decyzji po szybsze operacje, nasze modele są tworzone w celu rozwiązywania rzeczywistych wyzwań, zwiększania wydajności i otwierania nowych źródeł przychodów.
Jeśli masz już jasny obraz tego, czego potrzebujesz, ustalona cena jest najprostszym rozwiązaniem. Z góry ustalisz budżet i terminy, dzięki czemu będziesz mógł skupić się na pracy, nie martwiąc się o nieoczekiwane koszty.
Jeśli nadal kształtujesz projekt lub spodziewasz się zmian po drodze, model czasu i materiałów zapewnia elastyczność w dostosowywaniu się. Płacisz za pracę na bieżąco, co jest idealnym rozwiązaniem dla projektów ML.
Tworzymy rozwiązania ML oparte na Twoich potrzebach biznesowych.
“Innowise z powodzeniem dostarczyło klientowi MVP, co jest dowodem na sukces projektu. Zespół wykazał się świetnymi umiejętnościami z zakresu zarządzania projektem. Działają bardzo efektywnie i realizują wszystkie prace w wyznaczonych terminach. Ogólnie rzecz biorąc, wyróżnia ich pasja i rozległa wiedza”.
"Jestem bardzo zadowolony z ich wysokiej jakości pracy i zdolności do dostarczania dokładnie tego, czego chcę, dzięki bardzo profesjonalnemu podejściu. Ich elastyczny i dostępny proces jest kluczem do sukcesu trwającego projektu".
"Innowise zapewniło nam najwyższej jakości zasoby, które zostały doskonale wykorzystane przez ich zespoły. Uruchomili zasoby w ekspresowym tempie. Zespół oferuje responsywne i przyjazne zarządzanie projektami. Należy także wspomnieć o ich gotowości do działania i nie składaniu obietnic, których nie są w stanie spełnić."
Budżety zazwyczaj mieszczą się w przedziale $40K-$200K. Koszty zależą od wstępnego przetwarzania danych, architektury modelu (np. regresja, CNN, transformatory), infrastruktury (chmura/on-prem) i zakresu integracji.
Nie ma jednej uniwersalnej odpowiedzi - proste modele z czystymi danymi można zbudować w ciągu kilku tygodni, ale rzeczywiste projekty zwykle trwają kilka miesięcy. Dużo czasu spędza się nie na budowaniu samego modelu, ale na radzeniu sobie z nieporządnymi danymi, tworzeniu znaczących funkcji, dostrajaniu hiperparametrów i testowaniu modelu w różnych scenariuszach.
Zaczynamy od sprawdzenia danych, szukając nierównowagi lub wzorców, które mogą później powodować stronniczość. Kiedy dopracowujemy modele, czasami dostosowujemy wagi danych lub używamy specjalnych technik, takich jak przeciwstawne usuwanie błędów, aby pomóc modelowi traktować różne grupy bardziej sprawiedliwie. Korzystamy również z narzędzi wyjaśniających, takich jak SHAP, aby zrozumieć, dlaczego model tworzy określone prognozy. Po uruchomieniu monitorujemy model, aby wcześnie wychwycić wszelkie nowe uprzedzenia.
Uczenie maszynowe to tylko jedna z części sztucznej inteligencji. ML koncentruje się na uczeniu się na podstawie danych - znajdowaniu wzorców, tworzeniu prognoz. AI, szerzej, obejmuje logikę opartą na regułach, NLP, a nawet robotykę. W większości dzisiejszych przypadków biznesowych, kiedy ludzie mówią "AI", mają na myśli ML.
Jeśli Twoja firma generuje dane, ML ma zastosowanie. Od konserwacji predykcyjnej w produkcji po ocenę ryzyka w finansach lub personalizację w handlu elektronicznym, ML przekłada surowe dane na modele, które optymalizują procesy, obniżają koszty i poprawiają CX.
