Rozwój uczenia maszynowego

Innowise delivers more than algorithms — we bring a fundamental shift in how you operate. From automating routine tasks to enhancing customer experiences and predicting market trends, we build ML systems that grow with your business, eliminate inefficiencies, and unlock new revenue streams.

40+

completed machine learning projects

40+

AI/ML engineers

75%

mid & senior-level developers

Innowise delivers more than algorithms — we bring a fundamental shift in how you operate. From automating routine tasks to enhancing customer experiences and predicting market trends, we build ML systems that grow with your business, eliminate inefficiencies, and unlock new revenue streams.

40+

completed machine learning projects

40+

AI/ML engineers

75%

mid & senior-level developers

Drowning in messy data with no clear direction?

Let ML turn that chaos into clarity.

Logo Google. Logo Hays. Logo PayPal. Logo Siemens. Logo Nike. Logo Volkswagen. Logo LVMH. Logo Nestle. Logo Novartis. Logo Spotify.
Logo Google. Logo Hays. Logo PayPal. Logo Siemens. Logo Nike. Logo Volkswagen. Logo LVMH. Logo Nestle. Logo Novartis. Logo Spotify.
Logo Aramco Logo Mercedes. Logo Costco Wholesale. Logo powłoki. Logo Accenture. Logo NVIDIA. Logo SPAR. Logo Mastercard. Logo CVS Health. Logo Walt Disney.
Logo Aramco Logo Mercedes. Logo Costco Wholesale. Logo powłoki. Logo Accenture. Logo NVIDIA. Logo SPAR. Logo Mastercard. Logo CVS Health. Logo Walt Disney.
Logo Google.Logo Hays.Logo PayPal.Logo Siemens.Logo Nike.Logo Volkswagen.Logo LVMH.
Logo Google.Logo Hays.Logo PayPal.Logo Siemens.Logo Nike.Logo Volkswagen.Logo LVMH.
Logo Nestle.Logo Novartis.Logo Spotify.Logo Aramco.Logo Mercedes.Logo Costco Wholesale.
Logo Nestle.Logo Novartis.Logo Spotify.Logo Aramco.Logo Mercedes.Logo Costco Wholesale.
Logo powłoki.Logo Accenture.Logo NVIDIA. Logo SPAR.Logo Mastercard.Logo CVS Health.Logo Walt Disney.
Logo powłoki.Logo Accenture.Logo NVIDIA. Logo SPAR.Logo Mastercard.Logo CVS Health.Logo Walt Disney.

Rozwiązania z zakresu uczenia maszynowego, które tworzymy

Utrzymanie predykcyjne
Wykrywanie oszustw
Prognoza popytu
Dynamiczne ustalanie cen
Virtual assistants & real-time chatbots
Marketing automation solutions
Analiza zachowań klientów
Document, image & video processing
Inteligentne systemy rekomendacyjne
Pokaż wszystko Pokaż mniej
Philip Tihonovich
Kierownik Działu Big Data

As noted in PluralSight’s AI Skill Report, 97% of companies deploying AI technologies report gains in productivity, service quality, and accuracy. Now, it’s clear: machine learning has shifted from a nice-to-have to a business-critical engine. It’s no longer about building models that look good in a lab — it’s about setting up living, breathing systems that learn, adapt, and drive real results where it matters most.

Philip Tihonovich
Kierownik Działu Big Data

Our approach to machine learning development

At Innowise, we combine deep expertise in data science, MLOps, and model architecture design to build solutions that are not only accurate but also scalable, interpretable, and resilient in production.

Analiza wymagań

We start by translating business challenges into ML objectives. Clear goals upfront lead to models that actually deliver measurable impact.

Data preparation & processing

Before any model sees the light of day, we dig into the data — cleaning, structuring, and transforming it into a form that a machine can truly learn from.

Inżynieria funkcji

We transform cleaned data into smart inputs — choosing the right features, encoding categories, scaling numbers, and removing noise so the model can focus on real patterns.

Tworzenie modeli

We train models using the right algorithms, tune parameters, and validate performance to build solutions that work in real-world conditions.

Wdrożenie modelu

Once the model is trained and validated, we prepare it for real-world use. This includes setting up APIs or batch processing pipelines, integrating the model with your existing systems, and more.

Strojenie modelu

Performance isn't a one-and-done deal. We monitor, fine-tune, retrain, and adapt models over time to keep them sharp.

Utrzymuj swoje algorytmy ML dzięki profesjonalistom

With 40+ expert ML engineers and 40+ successful projects, we help businesses turn data into real growth. From smarter decision-making to faster operations, our models are built to solve real-world challenges, boost efficiency, and open new revenue streams.

Platformy, z którymi współpracujemy

Uczenie maszynowe AWS
  • Vertex AI
  • Google Conversational AI
  • Google AI dla dokumentów
  • Sztuczna inteligencja Google dla branż
Uczenie maszynowe Azure
  • Azure Usługi poznawcze
  • Azure Uczenie maszynowe
  • Azure Bot Services
  • Azure Usługi w zakresie sztucznej inteligencji
Uczenie maszynowe Google
  • Amazon SageMaker
  • Amazon Transcribe & Polly
  • Amazon Comprehend
  • Amazon Rekognition

Wybierz odpowiedni dla Ciebie plan cenowy

Cena ustalona z góry

If you already have a clear idea of what you need, a fixed price is the simplest way forward. You’ll lock in the budget and deadlines upfront, so you can stay focused without worrying about unexpected costs.

Czas i materiały

If you’re still shaping the project or expect things to change along the way, the time and material model gives you the flexibility to adjust. You’ll pay for the work as it happens, which is perfect for ML projects.

Tired of one-size-fits-all software?

We create ML solutions built around your business needs.

Opinie naszych klientów

Tim Benedict Dyrektor ds. technologii Vitreus
logo firmy

"Innowise z sukcesem 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."

  • Branża Usługi biznesowe
  • Wielkość zespołu 30 specjalistów
  • Czas trwania projektu 15 miesięcy
  • Usługi Projektowanie architektoniczne, blockchain, rozwój niestandardowy
Ory Goldberg Dyrektor Generalny Traxi
logo firmy

"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".

  • Branża Oprogramowanie
  • Wielkość zespołu 10 specjalistów
  • Czas trwania projektu 24+ miesięce
  • Usługi Tworzenie aplikacji mobilnej i strony internetowej
Davide Criscione Założyciel i Dyrektor Generalny DC Services GmbH
logo firmy

"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."

  • Branża Usługi IT
  • Wielkość zespołu 12 specjalistów
  • Czas trwania projektu 15+ miesięcy
  • Usługi Powiększenie zespołu

FAQ

How much does machine learning app development cost?

Budgets typically fall between $40K–$200K. Costs depend on data preprocessing, model architecture (e.g., regression, CNNs, transformers), infrastructure (cloud/on-prem), and integration scope.

There’s no one-size-fits-all answer — simple models with clean data can be built in a few weeks, but real-world projects usually stretch over several months. A lot of time gets spent not on building the model itself, but on wrangling messy data, crafting meaningful features, tuning hyperparameters, and stress-testing the model across different scenarios.

We start by checking the data, looking for imbalances or patterns that could cause bias later. When we fine-tune models, we sometimes adjust the data weights or use special techniques like adversarial debiasing to help the model treat different groups more fairly. We also use explainability tools like SHAP to understand why the model makes certain predictions. After launch, we keep monitoring the model to catch any new biases early.

Machine learning is just one part of AI. ML focuses on learning from data—finding patterns, making predictions. AI, more broadly, includes rule-based logic, NLP, and even robotics. In most business cases today, when people say “AI,” they mean ML.

If your business generates data, ML is applicable. From predictive maintenance in manufacturing to risk scoring in finance or personalization in eCommerce, ML translates raw data into models that optimize processes, reduce costs, and improve CX.

Umów się z nami na rozmowę i poznaj odpowiedzi na wszelkie nurtujące Cię pytania.

FAQ

How much does machine learning app development cost?

Budgets typically fall between $40K–$200K. Costs depend on data preprocessing, model architecture (e.g., regression, CNNs, transformers), infrastructure (cloud/on-prem), and integration scope.

There’s no one-size-fits-all answer — simple models with clean data can be built in a few weeks, but real-world projects usually stretch over several months. A lot of time gets spent not on building the model itself, but on wrangling messy data, crafting meaningful features, tuning hyperparameters, and stress-testing the model across different scenarios.

We start by checking the data, looking for imbalances or patterns that could cause bias later. When we fine-tune models, we sometimes adjust the data weights or use special techniques like adversarial debiasing to help the model treat different groups more fairly. We also use explainability tools like SHAP to understand why the model makes certain predictions. After launch, we keep monitoring the model to catch any new biases early.

Machine learning is just one part of AI. ML focuses on learning from data—finding patterns, making predictions. AI, more broadly, includes rule-based logic, NLP, and even robotics. In most business cases today, when people say “AI,” they mean ML.

If your business generates data, ML is applicable. From predictive maintenance in manufacturing to risk scoring in finance or personalization in eCommerce, ML translates raw data into models that optimize processes, reduce costs, and improve CX.

Umów się z nami na rozmowę i poznaj odpowiedzi na wszelkie nurtujące Cię pytania.

Спасибо!

Cобщение отправлено.
Мы обработаем ваш запрос и свяжемся с вами в кратчайшие сроки.

Dziękuję!

Wiadomość została wysłana.
Przetworzymy Twoją prośbę i skontaktujemy się z Tobą tak szybko, jak to możliwe.

Dziękuję!

Wiadomość została wysłana. 

Przetworzymy Twoją prośbę i skontaktujemy się z Tobą tak szybko, jak to możliwe.

strzałka