Formuläret har skickats in framgångsrikt.
Ytterligare information finns i din brevlåda.
Innowise levererar mer än algoritmer - vi skapar en grundläggande förändring i hur du arbetar. Från att automatisera rutinuppgifter till att förbättra kundupplevelser och förutse marknadstrender bygger vi ML-system som växer med ditt företag, eliminerar ineffektivitet och frigör nya intäktsströmmar.
Innowise levererar mer än algoritmer - vi skapar en grundläggande förändring i hur du arbetar. Från att automatisera rutinuppgifter till att förbättra kundupplevelser och förutse marknadstrender bygger vi ML-system som växer med ditt företag, eliminerar ineffektivitet och frigör nya intäktsströmmar.
Konvertera komplexa datamängder till strategiska fördelar. Oavsett om det handlar om att analysera kundbeteende eller produktanvändningsmätvärden omvandlar våra ML-lösningar rådata till användbar intelligens som driver beslutsfattandet och avslöjar dolda möjligheter.
Leverera exceptionell service genom intelligent automatisering. Våra ML-system förutser kundernas behov, möjliggör hyperpersonaliserade interaktioner och driver sofistikerad konversations-AI - vilket resulterar i högre kundnöjdhet, kortare svarstider och ökad lojalitet.
Ligg steget före föränderliga hot med proaktivt skydd. Våra ML-säkerhetslösningar upptäcker avvikelser i realtid, identifierar nya attackmönster och åtgärdar sårbarheter i förebyggande syfte innan de kan utnyttjas, vilket skapar ett robust säkerhetsekosystem.
Expandera utan begränsningar. Vår ML-infrastruktur i företagsklass anpassar sig sömlöst till nya marknader och fluktuerande krav, lär sig av nya datainmatningar samtidigt som prestandan bibehålls i olika miljöer.
Frigör din talang för strategiskt arbete. Våra ML-automatiseringslösningar hanterar rutinåtgärder med precision och styr komplexa arbetsflöden bakom kulisserna medan ditt team fokuserar på innovation och initiativ med högt värde.
Konvertera leads snabbare med datadriven inriktning. Våra ML-algoritmer identifierar högintressanta prospekt, anpassar erbjudanden i realtid och optimerar prissättningsstrategier - vilket hjälper dig att sluta fler avtal och maximera intäkterna.
Låt ML vända kaoset till klarhet.
Som framgår av PluralSights AI Skill Report rapporterar 97% av de företag som använder AI-teknik vinster i produktivitet, servicekvalitet och noggrannhet. Nu är det klart: maskininlärning har skiftat från en trevlig att ha till en affärskritisk motor. Det handlar inte längre om att bygga modeller som ser bra ut i ett labb - det handlar om att skapa levande system som lär sig, anpassar sig och ger verkliga resultat där det är som viktigast.
På Innowise kombinerar vi djup expertis inom datavetenskap, MLOps och modellarkitekturdesign för att bygga lösningar som inte bara är korrekta utan också skalbara, tolkningsbara och motståndskraftiga i produktion.
Vi börjar med att omvandla affärsutmaningar till ML-mål. Tydliga mål på förhand leder till modeller som faktiskt ger mätbar effekt.
Innan någon modell ser dagens ljus gräver vi ner oss i datan - rensar, strukturerar och omvandlar den till en form som en maskin verkligen kan lära sig av.
Vi omvandlar rensade data till smarta indata - väljer rätt funktioner, kodar kategorier, skalar siffror och tar bort brus så att modellen kan fokusera på verkliga mönster.
Vi tränar modeller med rätt algoritmer, ställer in parametrar och validerar prestanda för att bygga lösningar som fungerar i verkliga förhållanden.
När modellen är utbildad och validerad förbereder vi den för användning i verkligheten. Detta inkluderar att konfigurera API:er eller pipelines för batchbehandling, integrera modellen med dina befintliga system och mycket mer.
Prestanda är inte en engångsföreteelse. Vi övervakar, finjusterar, omskolar och anpassar modeller över tid för att hålla dem skarpa.
Med över 40 ML-ingenjörer och över 40 framgångsrika projekt hjälper vi företag att omvandla data till verklig tillväxt. Från smartare beslutsfattande till snabbare drift - våra modeller är byggda för att lösa verkliga utmaningar, öka effektiviteten och öppna nya intäktsströmmar.
Om du redan har en klar uppfattning om vad du behöver är ett fast pris det enklaste sättet att gå vidare. Du får en budget och deadlines på förhand, så att du kan hålla fokus utan att behöva oroa dig för oväntade kostnader.
Om du fortfarande håller på att utforma projektet eller förväntar dig att saker och ting kommer att förändras under resans gång ger tid- och materialmodellen dig flexibilitet att anpassa dig. Du betalar för arbetet allteftersom det sker, vilket är perfekt för ML-projekt.
Vi skapar ML-lösningar som bygger på dina affärsbehov.
"Innowise har framgångsrikt levererat kundens MVP, vilket markerar projektets framgång. Teamet har erbjudit utmärkt projektledning, eftersom de är mycket effektiva och alltid levererar i tid. Sammantaget är deras passion och djupa expertis enastående."
"Jag är mycket nöjd med deras högkvalitativa arbete och förmåga att leverera exakt vad jag vill ha genom ett mycket professionellt tillvägagångssätt. Deras flexibla och tillgängliga process är nyckeln till det pågående projektets framgång."
"Innowise har hittat högkvalitativa resurser som passar väl in i deras tilldelade interna team. De hade resurserna redo att starta på kort tid. Teamet erbjuder lyhörd och personlig projektledning. Dessutom är de proaktiva och lovar inte för mycket."
Budgetar ligger vanligtvis mellan $40K-$200K. Kostnaderna beror på förbehandling av data, modellarkitektur (t.ex. regression, CNN, transformatorer), infrastruktur (moln / lokalt) och integrationsomfattning.
Det finns inget svar som passar alla - enkla modeller med rena data kan byggas på några veckor, men projekt i den verkliga världen sträcker sig vanligtvis över flera månader. Mycket tid spenderas inte på att bygga själva modellen utan på att ta itu med röriga data, skapa meningsfulla funktioner, ställa in hyperparametrar och stresstesta modellen i olika scenarier.
Vi börjar med att kontrollera data och letar efter obalanser eller mönster som kan orsaka partiskhet senare. När vi finjusterar modellerna justerar vi ibland datavikterna eller använder speciella tekniker som adversarial debiasing för att hjälpa modellen att behandla olika grupper mer rättvist. Vi använder också förklaringsverktyg som SHAP för att förstå varför modellen gör vissa förutsägelser. Efter lanseringen fortsätter vi att övervaka modellen för att tidigt upptäcka eventuella nya snedvridningar.
Maskininlärning är bara en del av AI. ML fokuserar på att lära sig från data - hitta mönster och göra förutsägelser. AI, i ett bredare perspektiv, omfattar regelbaserad logik, NLP och till och med robotteknik. I de flesta affärsfall idag menar man ML när man säger "AI".
Om ditt företag genererar data är ML tillämpligt. Från prediktivt underhåll inom tillverkning till riskbedömning inom finans eller personalisering inom e-handel - ML omvandlar rådata till modeller som optimerar processer, minskar kostnader och förbättrar CX.
