Ние проектираме и предоставяме персонализирани решения с изкуствен интелект, които решават сложни бизнес проблеми с прецизност. Използвайки усъвършенствано машинно обучение (МО) и невронни мрежи (НМ), нашите системи са специално създадени, за да осигурят въздействие в реалния свят – независимо дали става въпрос за прогнозиране на търсенето, откриване на измами или подобряване на диагностиката в здравеопазването.
Генеративният изкуствен интелект и езиковите модели често попадат в заглавията, но те не са единствените ценни продукти в областта. Изкуственият интелект носи бизнес стойност в интелигентната автоматизация, прогнозирането, моделирането и вземането на решения, основани на данни. Традиционните системи за машинно обучение (МО) позволяват автоматизиране на сложни повтарящи се задачи, прогнозирането на ключови показатели, откриването на аномалии/измами, оценката на риска и прогнозната поддръжка. Изкуственият интелект предоставя дори допълнителен начин за анализ на данни с методологии като клъстериране. Този вид персонализирани решения с изкуствен интелект носят реално конкурентно предимство на компаниите.
Какво изграждаме:
Изкуственият интелект, особено чрез машинно обучение, се адаптира и учи от данните с течение на времето, което му позволява да се справя със сложни задачи като вземане на решения, разпознаване на модели и прогнозиране, докато традиционната автоматизация следва фиксирана, базирана на правила логика.
Докато генеративният изкуствен интелект е отличен в създаването на съдържание, прогнозният анализ и автоматизацията директно подобряват бизнес производителността, намаляват разходите и осигуряват осезаема възвръщаемост на инвестициите. Тези решения често са изградени върху вашите собствени данни и решават основни оперативни предизвикателства.
Обикновено ще ви трябват структурирани исторически данни от системи като CRM, ERP, IoT устройства, измервания на сензори или други бизнес/производствени данни. Ние помагаме за оценка на качеството на данните и ги подготвяме за обучение и внедряване на модели.
Започваме с фаза на откриване и планиране, за да дефинираме проблема ви, да оценим данните и инфраструктурата ви и да очертаем най-добрата стратегия за машинно обучение. Оттам преминаваме към разработка, тестване и интеграция.
Извличане на информация от документи или файлове и автоматизиране на известията и комуникацията в зависимост от събраната информация.
Зависи от данните и задачата. Внедряваме цял процес на откриване, за да установим кой алгоритъм може да обхване конкретен проблем и кой е най-добрият начин за фината му настройка.
Прогнозната поддръжка работи чрез събиране и анализ на данни за оборудването в реално време, за да предвиди потенциални проблеми, преди те да доведат до повреда на оборудването.
Клъстерният анализ или сегментационният анализ е универсална и проучвателна техника за анализ на данни, която идентифицира естествени групировки или клъстери в данните.
Разходите за машинно обучение включват производствени разходи, като инфраструктура, облачни изчисления и съхранение, както и разходи за интеграция на машинно обучение.