Serviços de desenvolvimento de aprendizagem automática

Quanto custa o desenvolvimento de aplicações de aprendizagem automática?

Os orçamentos situam-se normalmente entre $40K-$200K. Os custos dependem do pré-processamento de dados, da arquitetura do modelo (por exemplo, regressão, CNNs, transformadores), da infraestrutura (nuvem/no local) e do âmbito da integração.

Quanto tempo é necessário para construir um modelo de aprendizagem automática?

Não existe uma resposta única para todos os casos - modelos simples com dados limpos podem ser construídos em poucas semanas, mas os projectos do mundo real estendem-se normalmente por vários meses. Muito tempo é gasto não na construção do modelo em si, mas na manipulação de dados confusos, na criação de caraterísticas significativas, no ajuste de hiperparâmetros e no teste de esforço do modelo em diferentes cenários.

Como é que o Innowise aborda as potenciais distorções nos modelos de ML?

Começamos por verificar os dados, procurando desequilíbrios ou padrões que possam causar enviesamento mais tarde. Quando afinamos os modelos, por vezes ajustamos os pesos dos dados ou utilizamos técnicas especiais como o debiasing contraditório para ajudar o modelo a tratar os diferentes grupos de forma mais justa. Também utilizamos ferramentas de explicação, como o SHAP, para compreender por que razão o modelo faz determinadas previsões. Após o lançamento, continuamos a monitorizar o modelo para detetar atempadamente quaisquer novos enviesamentos.

Em que é que a aprendizagem automática difere da inteligência artificial?

A aprendizagem automática é apenas uma parte da IA. A aprendizagem automática centra-se na aprendizagem a partir de dados - encontrar padrões, fazer previsões. A IA, de uma forma mais abrangente, inclui a lógica baseada em regras, a PNL e até a robótica. Atualmente, na maioria dos casos empresariais, quando as pessoas dizem "IA", referem-se ao ML.

A aprendizagem automática aplicar-se-á ao meu sector?

Se a sua empresa gera dados, o ML é aplicável. Desde a manutenção preditiva no fabrico até à classificação de risco nas finanças ou à personalização no comércio eletrónico, o ML traduz os dados em bruto em modelos que optimizam os processos, reduzem os custos e melhoram a experiência do cliente.

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