Inteligentne aplikacje (machine learning)

OPISZ SWÓJ PROJEKT

Machine Learning pomaga firmom automatycznie pozyskiwać wiedzę z różnych źródeł danych. Pomaga lepiej w zrozumieniu klientów, jak i w spersonalizowaniu wrażeń klientów czy zautomatyzowaniu i usprawnianiu procesów biznesowych.

Jakie korzyści przynosi sztuczna inteligencja?

Szybsze podejmowanie decyzji

Korzystaj z zaawansowanych algorytmów do automatyzacji procesów, aby usprawnić podejmowanie decyzji.

Innowacja i rozwój

Zapoznaj się z wzorcami danych dla uwolnienia nowych możliwości innowacji i wzrostu.

Zdolność adaptacji

Szybkość, z jaką dane mogą być tworzone i aktualizowane przez modele uczenia maszynowego, jest znacznie lepsza niż ludzie mogą sobie poradzić.

Przyśpieszenie działalności

Twórz szybsze przepływy pracy, wydajne procesy biznesowe dzięki sztucznej inteligencji i szybciej skaluj swoją firmę.

Największą zaletą uczenia maszynowego są możliwości samodzielnego uczenia się i skalowalność - dzięki czemu aplikacje SaaS mogą korzystać z algorytmów dla tysięcy klientów. Z racji tego, że ML uczy się historii wszystkich użytkowników, daje niesamowite możliwości. Np. korzystanie z systemu rekomendacji opartego na preferencjach każdej osoby.

W praktyce obecnie używa się rozwiązań opartych o uczenie maszynowe i głębokie w robotyce, automatyce, w procesach produkcyjnych, przy kontroli jakości, agregacji danych, do identyfikacji osób i obiektów, rozpoznawania głosu, czyli wszędzie tam, gdzie istnieje potrzeba automatyzacji procesów lub zadań. Machine learning jest również bardzo użyteczny w branży e-commerce
Uczenie maszynowe stosowane jest w różnych sektorach:

finanse (fin-tech)

edukacja

e-commerce

handel detaliczny

nieruchomości

branża wycieczkowa

technologia

opieka zdrowotna

media

Techniki wykorzystujące machine learning

Algorytmy uczenia maszynowego znajdują naturalne wzorce w danych, które generują wgląd i pomagają podejmować lepsze decyzje i przewidywania. Rozważ użycie uczenia maszynowego, gdy masz skomplikowane zadanie lub problem z dużą ilością danych i dużą ilością zmiennych, ale bez istniejącej formuły lub równania.

Modelowanie predykcyjne

Modelowanie predykcyjne jest procesem wykorzystującym eksplorację danych i prawdopodobieństwo prognozowania wyników. Każdy model składa się z wielu predyktorów, które są zmiennymi, które mogą mieć wpływ na przyszłe wyniki. Po zebraniu danych dla odpowiednich predyktorów sformułowano model statystyczny.

Przetwarzanie tekstu

Przetwarzanie języka szeroko odnosi się do badania i rozwoju systemów komputerowych, które mogą interpretować mowę i tekst, tak jak ludzie naturalnie mówią i ją piszą. Komunikacja między ludźmi jest czasem frustrująca i niewyraźna

Wizja komputerowa

Wizja komputerowa dotyczy automatycznego pobierania, analizy i zrozumienia użytecznych informacji z jednego obrazu lub sekwencji obrazów. Polega ona na opracowaniu podstaw teoretycznych i algorytmicznych w celu osiągnięcia automatycznego zrozumienia wizualnego.

Referencje

Wszystkie techniki i podtechniki, które są wykorzystywane w uczeniu maszynowym

Modelowanie predykcyjne

Prognoza wartości cyklu życia klienta
Wykrywanie anomalii / oszustw
Dynamiczne ustalanie cen
Prognozowanie popytu

Przetwarzanie tekstu

Analityka profili mediów społecznościowych
Inteligentne chaty
Analiza nastrojów
Kategoryzacja dokumentów

Wizja komputerowa

Wykrywanie obiektów
Przetwarzanie obrazu i wideo
Indeksowanie treści
Segmentacja scen

Technologie używane w machine learningu

Nasi klienci

Jak możemy pomóc?

Opisz krótko swój projekt. Skontaktujemy się z Tobą i przedstawimy ofertę.

Jeśli więc potrzebujesz skutecznego narzędzia do analizy i przetwarzania wielkich ilości informacji lub bardzo dużych zbiorów danych, tam gdzie analiza tradycyjnymi metodami jest bardzo trudna lub niemożliwa, lub przy automatyzacji zadań i procesów. Skontaktuj się z Greenlogic, a zaprojektujemy i wdrożymy dostosowany do Twoich oczekiwań system bazujący na uczeniu maszynowym, lub doradzimy alternatywne lub komplementarne rozwiązania, które mogą lepiej odpowiadać danym wymaganiom.