Formuläret har skickats in framgångsrikt.
Ytterligare information finns i din brevlåda.
UppgifterAIAnvändningsfallFramgångshistorierMedan andra säljer löftet om AI, implementerar vi det, redo för strid. Innowise gräver i data, lär maskiner att tänka, se och fånga avvikelser och tämjer LLM: er i dina företagssystem. Du drar nytta av smidigare processer och lägre kostnader.
Medan andra säljer löftet om AI, implementerar vi det, redo för strid. Innowise gräver i data, lär maskiner att tänka, se och fånga avvikelser och tämjer LLM: er i dina företagssystem. Du drar nytta av smidigare processer och lägre kostnader.
Maskininlärning tillför intelligens till dina nyckelprocesser, och det är där affärseffekterna börjar.
25%
ML-baserade analyser hjälper till att förutse efterfrågan och konsumtion mer exakt.
10x
LLM säkerställer automatiserad klassificering, datautvinning och avtalssummering.
35%
Verktyg för datorseende förbättrar visuell kontroll och sortering i produktionen.
60%
ML-modeller gör det möjligt att omedelbart upptäcka avvikelser i transaktioner och utrustning.
20%
Prediktiva modeller hjälper till att identifiera risken för kundbortfall tidigt och leverera personliga erbjudanden.
upp till 80%
Dina anställda behöver inte längre hantera manuell datainmatning, biljettklassificering och andra rutinuppgifter.
Skaffa smarta assistenter som kan resonera i flera steg och utföra uppgifter automatiskt för att minska det manuella arbetet och korta beslutscyklerna.
Se vad som komma skall med Innowise-byggda modeller för efterfrågeprognoser, riskmodellering, trendanalys och scenarioplanering, vilket innebär färre kostnadsöverraskningar.
Vi tränar maskiner att se och förstå världen, långt utöver ansiktsigenkänning. Våra modeller används inom kvalitetskontroll, säkerhet, medicinsk bildanalys och mycket mer.
För textintensiva arbetsflöden klassificerar våra NLP-lösningar text, upptäcker sentiment, analyserar dokument och driver chatbottar för att snabbt få fram insikter.
Våra lösningar lär sig användarnas beteende och erbjuder relevant, rankat innehåll eller produkter. Användarna kanske inte ens märker det, men de fortsätter att komma tillbaka och bygger långsiktig lojalitet.
Att hitta “nålen i höstacken” i realtid är möjligt med ML. Innowise-system övervakar transaktions- och IoT-data 24/7 och utlöser varningar om avvikelser.
Få mer intäkter med prissättning i realtid. Våra prisoptimeringsmotorer använder efterfrågan, konkurrens och beteende i realtid för att förbättra marginaler och beslutsfattande.
Komprimera veckor av manuellt arbete till timmar. Med stöd av ML behandlas avtal, fakturor och andra dokument mycket snabbare och utan fel.
Vi kombinerar alla väsentliga delar för datastödda lösningar: ML-modeller, instrumentpaneler, automatiserade rekommendationer och mycket mer som stöd för beslut på ledningsnivå.
Intygar att vi skyddar ML-träningsdata, modeller och pipelines mot obehörig åtkomst.
Certifierar att vår kvalitetshantering säkerställer reproducerbarhet och versionskontroll för alla ML-utvecklingslösningar.
Våra ML-system är utformade för att uppfylla SOC 2 Trust Services kriterier för säkerhet, tillgänglighet och sekretess.
Vi följer upp detta genom att styra ML:s livscykel med hjälp av formell riskbedömning och kontinuerlig övervakning.
Vi följer detta genom att säkerställa laglig datainsamling, förklarbarhet och rätt till radering för ML-drivna beslut.
Vi följer brittiska specifika krav på transparens och laglig behandling i ML-utvecklingen.
Vi genomför skyddsåtgärder för att säkerställa att ML-systemen skyddar hälsouppgifternas konfidentialitet och integritet.
Vi isolerar ML-miljöer och tillämpar kryptering för alla system som hanterar betalkortsuppgifter.
Detta hjälper oss att systematiskt identifiera och hantera AI-specifika risker genom hela ML-livscykeln.
Vi klassificerar ML-system efter risknivå och dokumenterar bedömningar av överensstämmelse.
Detta styr vår integrering av AI-specifik riskhantering i utvecklingsprocesserna.
Vi följer dess styrningsprinciper för att skapa ansvarighet för de beslut som ML-systemet fattar.
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.
Innowise, ett mjukvaruutvecklingsföretag för maskininlärning, tar ett strukturerat tillvägagångssätt för att bygga ML-system genom att kombinera expertis inom datavetenskap, MLOps och modellarkitektur för att leverera lösningar som är exakta, skalbara, förklarbara och motståndskraftiga.
Vi översätter dina affärsproblem till ML-mål och bryter ner dem till strukturerade uppgifter för att bygga en färdplan för modeller som ger värde.
Innan någon modell ser dagens ljus förbereder vi data: vi rensar, strukturerar och organiserar den i ett format som en maskin kan lära sig av.
Efter att data har rensats och förenhetligats definierar vi funktionerna för modellutbildning och validering för att göra den korrekt och robust.
Vi väljer lämpliga ML-algoritmer och tränar sedan modellen, ställer in parametrarna och validerar dess prestanda för att säkerställa att den uppfyller kraven i verkligheten.
När ML-modellen är utvecklad distribuerar vi den till din infrastruktur. Detta innebär att vi bygger API:er eller batchprocesser som integrerar dina system med modellen.
Eftersom modellerna inte når optimal prestanda efter en enda tuningcykel fortsätter vi att övervaka, förfina och omskola dem för att behålla precisionen över tid.
Vi anpassar ML till efterlevnad, styrning och infrastruktur så att det passar naturligt.
Enligt PluralSight AI Skills Report rapporterade 97% av de företag som använder AI-teknik en ökning av produktivitet, servicekvalitet och noggrannhet. Maskininlärning har gått från att vara en “nice-to-have” till att bli en kritisk komponent i affärsverksamheten. Fokus ligger nu mindre på att skapa modeller som "ser bra ut" när de byggs i ett labb, utan på att bygga system som är levande organismer som kan lära sig och reagera för att leverera verklig prestanda i de miljöer de verkar, vilket hjälper till att uppnå mätbara resultat.
Prissättningen för utveckling av appar för maskininlärning varierar vanligtvis från $40 000 till $200 000. Kostnaderna varierar beroende på vilka metoder för förbehandling av data som används, vilken modellarkitektur som används (regression, CNN, transformatormodeller etc.), val av infrastruktur (moln eller lokalt) och hur komplicerat det är att integrera maskininlärning med befintliga system.
Tiden varierar, men i allmänhet kan enkla modeller med rena data byggas på några veckor jämfört med verkliga projekt, som kan ta ett halvt år eller mer. En stor del av tiden går åt till att hantera röriga data, skapa meningsfulla funktioner, finjustera hyperparametrar och låta ML-modellen genomgå flera testscenarier.
Som ett erfaret utvecklingsföretag för maskininlärning analyserar vi först data och letar efter obalanser eller fördomar som kan påverka modellens prestanda. Vi finjusterar dem genom att justera datavikterna eller tillämpa adversarial debiasing för att göra det möjligt för maskininlärningsmodellen att behandla olika datagrupper lika. Dessutom använder vi förklaringsverktyg som SHAP för att utvärdera och förstå modellens förutsägelser och fortsätter att övervaka modellen för att upptäcka nya former av partiskhet.
ML är en delmängd av AI och fokuserar på att lära sig genom erfarenhet (via data) genom att identifiera trender och mönster för att förutse framtiden. AI är en mer omfattande uppsättning algoritmer, inklusive regelbaserad logik, NLP och robotik. Idag hänvisar de flesta företag som hänvisar till "AI" faktiskt till ML.
Om du producerar data kan du använda maskininlärning. Det driver prediktivt underhåll inom tillverkningsindustrin, riskbedömning inom finansinstitut och personalisering inom e-handel. Det här är bara några exempel på hur du kan använda det för att minska kostnaderna och förbättra kundupplevelsen.
För traditionell eller övervakad maskininlärning behöver du strukturerad, märkt data; för naturlig språkbehandling (NLP), textdata; för bilder, ostrukturerad data; och för ljud, antingen ostrukturerad eller märkt data. Dina data bör återspegla verkliga förhållanden så att dina modeller inte skapar partiskhet eller opålitliga resultat.
Både och. Vi börjar vanligtvis med förutbildade modeller och finjusterar dem på dina data, och reserverar anpassade utvecklingstjänster för maskininlärning för specialiserade domäner där modeller från hyllan inte räcker till.
Modeller paketeras som API:er, containeriseras och distribueras på ett sätt som eliminerar potentiella fel. Integrationen anpassas till din befintliga CI/CD-, säkerhets- och övervakningsinfrastruktur.
