O formulário foi enviado com sucesso.
Encontrará mais informações na sua caixa de correio.
DadosIACasos de utilizaçãoHistórias de sucessoEnquanto outros vendem a promessa da IA, nós implementamo-la, prontos para a batalha. O Innowise investiga os dados, ensina as máquinas a pensar, ver e detetar anomalias, e domina os LLMs nos seus sistemas empresariais. O utilizador capitaliza em processos mais suaves e despesas mais baixas.
Enquanto outros vendem a promessa da IA, nós implementamo-la, prontos para a batalha. O Innowise investiga os dados, ensina as máquinas a pensar, ver e detetar anomalias, e domina os LLMs nos seus sistemas empresariais. O utilizador capitaliza em processos mais suaves e despesas mais baixas.
A aprendizagem automática injecta inteligência nos seus processos-chave, e é aí que começa o impacto comercial.
25%
A análise baseada em ML ajuda a prever a procura e o consumo com maior precisão.
10x
O LLM assegura a classificação automática, a extração de dados e a soma dos contratos.
35%
As ferramentas de visão por computador elevam o nível do controlo visual da produção e da triagem.
60%
Os modelos ML permitem a deteção instantânea de anomalias em transacções e operações de equipamento.
20%
Os modelos preditivos ajudam a identificar precocemente o risco de churn e a apresentar ofertas personalizadas.
até 80%
Os seus empregados já não têm de tratar da introdução manual de dados, da classificação de bilhetes e de outras tarefas de rotina.
Obter assistentes inteligentes capazes de raciocínio em várias etapas e execução automática de tarefas para reduzir o trabalho manual e comprimir os ciclos de decisão.
Veja o que está para vir com os modelos construídos pelo Innowise para previsão da procura, modelação de riscos, análise de tendências e planeamento de cenários, o que significa menos surpresas em termos de custos.
Treinamos máquinas para ver e compreender o mundo, muito para além do reconhecimento facial. Os nossos modelos são utilizados no controlo de qualidade, segurança, análise de imagens médicas e muito mais.
Para fluxos de trabalho com uso intensivo de texto, as nossas soluções de PNL classificam o texto, detectam sentimentos, analisam documentos e potenciam os chatbots para extrair informações rapidamente.
As nossas soluções aprendem o comportamento do utilizador e oferecem conteúdos ou produtos relevantes e classificados. Os utilizadores podem nem dar por isso, mas continuam a voltar, criando uma fidelidade a longo prazo.
Encontrar a “agulha num palheiro” em tempo real é possível com o ML. Os sistemas Innowise monitorizam os dados de transação e IoT 24 horas por dia, 7 dias por semana, accionando alertas em caso de anomalias.
Obtenha mais receitas com preços em tempo real. Os nossos motores de otimização de preços utilizam a procura, a concorrência e o comportamento em tempo real para melhorar as margens e a tomada de decisões.
Reduza semanas de trabalho manual em horas. Com o apoio do ML, os contratos, facturas e outros documentos são processados muito mais rapidamente e sem erros.
Combinamos todos os elementos essenciais para soluções baseadas em dados: Modelos de ML, dashboards, recomendações automatizadas e muito mais para apoiar decisões a nível executivo.
Certifica que protegemos os dados de treino, modelos e pipelines de ML contra o acesso não autorizado.
Certifica que a nossa gestão da qualidade garante a reprodutibilidade e o controlo de versões nas soluções de desenvolvimento de ML.
Os nossos sistemas de ML são concebidos para se alinharem com os critérios dos serviços de confiança SOC 2 em termos de segurança, disponibilidade e confidencialidade.
Para tal, regemos o ciclo de vida do ML através de uma avaliação formal dos riscos e de uma monitorização contínua.
Cumprimos a legislação garantindo a recolha de dados legais, a explicabilidade e os direitos de eliminação para as decisões baseadas no ML.
Seguimos os requisitos específicos do Reino Unido em matéria de transparência e processamento legal no desenvolvimento do ML.
Implementamos salvaguardas para garantir que os sistemas ML protegem a confidencialidade e a integridade dos dados de saúde.
Isolamos os ambientes de ML e aplicamos encriptação a todos os sistemas que lidam com dados de cartões de pagamento.
Isto ajuda-nos a identificar e gerir sistematicamente os riscos específicos da IA em todo o ciclo de vida do ML.
Classificamos os sistemas de ML por nível de risco e documentamos as avaliações de conformidade.
Isto orienta a nossa integração da gestão de riscos específicos da IA nos processos de desenvolvimento.
Seguimos os seus princípios de governação para estabelecer a responsabilidade pelas decisões que o sistema ML toma.
Innowise Data and AI hub unites 300+ top minds in machine intelligence who forge production-ready AI, whatever the challenge. Backed by 200+ AI-enabled projects, our ML software development company builds smart systems tailored to your use cases and infrastructure, so you see real returns.
A Innowise, uma empresa de desenvolvimento de software de aprendizagem automática, adopta uma abordagem estruturada para a criação de sistemas de aprendizagem automática, combinando conhecimentos especializados em ciência de dados, MLOps e arquitetura de modelos para fornecer soluções precisas, escaláveis, explicáveis e resistentes.
Traduzimos os seus problemas de negócio em objectivos de ML e dividimo-los em tarefas estruturadas para criar um roteiro para modelos que proporcionem valor.
Antes de qualquer modelo ver a luz do dia, preparamos os dados: limpando, estruturando e organizando-os num formato com o qual uma máquina possa aprender.
Depois de os dados terem sido limpos e unificados, definimos as caraterísticas para a formação e validação do modelo, de modo a torná-lo preciso e robusto.
Seleccionamos os algoritmos de ML adequados, treinamos o modelo, ajustamos os seus parâmetros e validamos o seu desempenho para garantir que cumpre os requisitos do mundo real.
Assim que o modelo de ML é desenvolvido, implementamo-lo na sua infraestrutura. Isto envolve a criação de APIs ou processos em lote que integram os seus sistemas com o modelo.
Uma vez que os modelos não atingem o desempenho ideal após um único ciclo de afinação, continuamos a monitorizar, aperfeiçoar e treinar os modelos para manter a precisão ao longo do tempo.
Alinhamos o ML com a conformidade, a governação e a infraestrutura para que se adapte naturalmente.
De acordo com o Relatório de Competências de IA da PluralSight, 97% das empresas que utilizam a tecnologia de IA comunicaram um aumento da produtividade, da qualidade do serviço e da exatidão. A aprendizagem automática deixou de ser um elemento útil para se tornar um componente crítico das operações comerciais. Atualmente, o foco não está tanto na criação de modelos que “pareçam bons” quando construídos em laboratório, mas sim na construção de sistemas que sejam organismos vivos capazes de aprender e reagir para proporcionar um desempenho no mundo real nos ambientes em que operam, ajudando a alcançar resultados mensuráveis.
O preço do desenvolvimento de aplicações de aprendizagem automática varia normalmente entre $40.000 e $200.000. Os custos variam em função dos métodos de pré-processamento de dados utilizados; da arquitetura do modelo utilizado (regressão, CNN, modelos transformadores, etc.); das opções de infraestrutura (na nuvem ou no local); e da complexidade da integração da aprendizagem automática nos sistemas existentes.
O tempo varia, mas, em geral, os modelos simples com dados limpos podem ser criados numa questão de semanas, em comparação com os projectos reais, que podem demorar meio ano ou mais. Grande parte do tempo é gasto a manipular dados confusos, a criar caraterísticas significativas, a afinar hiperparâmetros e a submeter o modelo de ML a vários cenários de teste.
Como empresa de desenvolvimento de aprendizagem automática experiente, começamos por analisar os dados, procurando desequilíbrios ou enviesamentos que possam afetar o desempenho do modelo. Afinamo-los ajustando os pesos dos dados ou aplicando o debiasing contraditório para permitir que o modelo de aprendizagem automática trate igualmente diferentes grupos de dados. Além disso, utilizamos ferramentas de explicabilidade, como o SHAP, para avaliar e compreender as previsões do modelo, e continuamos a monitorizar o modelo para detetar novas formas de enviesamento.
O ML é um subconjunto da IA e centra-se na aprendizagem através da experiência (através de dados), identificando tendências e padrões para prever o futuro. A IA é um conjunto mais alargado de algoritmos, incluindo lógica baseada em regras, PNL e robótica. Atualmente, a maioria das empresas que se referem à "IA" estão de facto a referir-se ao ML.
Se produzir dados, pode utilizar a aprendizagem automática. Esta aprendizagem permite a manutenção preditiva na indústria transformadora, a classificação de riscos nas instituições financeiras e a personalização no comércio eletrónico. Estes são apenas alguns exemplos de como pode utilizá-lo para reduzir custos e melhorar a experiência do cliente.
Para a aprendizagem automática tradicional ou supervisionada, são necessários dados estruturados e rotulados; para o processamento de linguagem natural (PNL), dados de texto; para imagens, dados não estruturados; e para áudio, dados não estruturados ou rotulados. Os seus dados devem refletir as condições do mundo real, para que os seus modelos não criem enviesamentos ou resultados pouco fiáveis.
Ambos. Normalmente, começamos com modelos pré-treinados e afinamo-los nos seus dados, reservando os serviços de desenvolvimento de aprendizagem automática personalizada para domínios especializados em que os modelos prontos a usar não são suficientes.
Os modelos são empacotados como APIs, em contêineres e implantados de uma forma que elimina possíveis falhas. A integração alinha-se com a sua infraestrutura existente de CI/CD, segurança e monitorização.
