Serviços de desenvolvimento de aprendizado de máquina personalizado

A Inteligência Artificial e o Aprendizado de Máquina são dois dos impulsionadores mais críticos de oportunidades de negócios inovadores atualmente. Essas tecnologias estão acelerando a evolução de processos, produtos e serviços em praticamente todos os setores e verticais do mundo. E, com a nossa ajuda, você pode aproveitar todo o seu potencial e integrá-los perfeitamente às suas operações diárias.

Nossos serviços de ML

Trabalhamos com 1% dos melhores talentos em tecnologia para fornecer soluções de IA/ML da mais alta qualidade.

Soluções empresariais personalizadas baseadas em IA

Acesse toda a gama de soluções de inteligência artificial com nosso pacote de serviços empresariais. Desde experiências personalizadas e operações aumentadas até modelos preditivos e inteligência colaborativa, fornecemos software de IA personalizado, projetado para acelerar sua empresa com base na tecnologia de última geração.

Processos orientados por IA

Crie uma vantagem competitiva em seu setor integrando inteligência artificial e aprendizado de máquina aos seus processos de negócios. Projetamos sistemas poderosos focados na inovação, prontidão e eficácia dos resultados. Com processos orientados por IA, sua empresa funcionará com iniciativas baseadas em dados que geram valor de forma consistente e previsível.

Provisionamento de dados

Os melhores sistemas de IA/ML possuem infraestruturas de dados robustas e escaláveis. Implementar uma cultura de dados abrangente que cubra todos os processos relacionados à gestão de informações, incluindo coleta de dados, mineração de dados, criação de dados, agregação de dados, exploração, ativos linguísticos e processamento de linguagem natural.

Modelos de aprendizado de máquina

Projete um modelo de aprendizado de máquina personalizado para sua empresa ou teste e avalie sua implementação atual pelos melhores engenheiros de IA e ML do setor. Nossa metodologia de testes garante a confiabilidade e a precisão do seu modelo de Machine Learning por meio de testes de modelos, validação regional, testes com públicos-alvo reais e relatórios de desempenho.

Tecnologias de aprendizagem profunda

Aumente as capacidades do seu negócio, funcionários, produtos, serviços e processos com tecnologias de ponta impulsionadas pela IA. Isso inclui previsão de demanda, detecção de anomalias, detecção de fraude, diagnóstico médico, detecção de rosto, identificação de objetos, reconhecimento óptico de caracteres, rastreamento de pessoas, realidade aumentada, reconhecimento de voz, mineração de texto, análise de sentimento e muitos outros.

Humano para Máquina e Máquina para Máquina

A automação é o futuro dos negócios. Projetamos, desenvolvemos e implementamos soluções personalizadas de IA homem-máquina e máquina-máquina que criam processos automatizados interativos, flexíveis e seguros. Chatbots interativos de última geração, assistentes digitais, reconhecimento de voz, reconhecimento de intenção e tomada de decisão programada.

Melhores práticas do BairesDev

• Colabore com o proprietário do produto: Compreender o contexto do problema e o impacto comercial que a solução terá para definir um objetivo claro para o serviço de aprendizado de máquina.
• Determine o caso de uso mais apropriado: Para cumprir o objetivo definido.
• Realize um exame completo dos dados disponíveis: Isto inclui avaliar a quantidade, a qualidade e as fontes dos dados para garantir que temos ou podemos obter os dados apropriados necessários para cumprir o objetivo.
• Envolva-se no pré-processamento de dados e engenharia de recursos: Documentamos o processo de engenharia de recursos para garantir que as entradas do modelo sejam tão claras quanto possível.
• Serviços de arquitetura fracamente acoplados: Ao manter os serviços de treinamento e previsão separados, podemos isolar mais facilmente erros resultantes de alterações no código.
• Execute verificações de sanidade: Antes dos modelos serem lançados em produção.
• Entenda a frequência: Com o qual o modelo deve ser atualizado e o impacto comercial da frequência de atualização.
• Aplicar operações de aprendizado de máquina (MLOps): Aproveitando a integração e a entrega contínuas para garantir que as alterações de código no serviço de aprendizado de máquina não impactarão negativamente o aplicativo.
• Comece com um modelo de aprendizado de máquina de baixa complexidade: Isso resolve o problema de negócios antes de usar um mais complexo. Exemplos de modelos menos complexos incluem o uso de um modelo de regressão linear ou de regressão logística.
• Identifique métricas objetivas: Para medir o desempenho do modelo.
• Use técnicas de experimentação: Para testar e melhorar o modelo.
• Criar pipelines: Isso orquestrará essas tarefas.
• Execute a análise de importância do recurso: Para tornar os modelos de aprendizado de máquina explicáveis ​​e reduzir a dimensionalidade quando possível.
• Adaptar: De acordo com as alterações de infraestrutura que possam ser necessárias.
• Limitar a dívida técnica: Limpando recursos que não usamos mais.

O que sua empresa pode fazer com aprendizado de máquina?

Bastante! Aqui estão alguns dos destaques.

• Processamento de linguagem natural: Processe dados da linguagem humana como nunca antes.
• Assistentes inteligentes e chatbots: Crie interações automatizadas eficientes e envolventes.
• Automação do processo: Use tecnologia de ponta para maximizar a eficiência.
• Segmentação Inteligente: Identifique e rastreie dados de segmentos de clientes automaticamente.
• Cadeia de suprimentos inteligente: Otimize e automatize os processos da cadeia de suprimentos.
• Software para Robótica: Transforme robôs em robôs inteligentes com inteligência artificial.
• Previsão de estoque: Preveja com precisão os níveis e requisitos futuros de estoque.
• Visão Computacional: Reúna conjuntos complexos de dados de ambientes visuais.
• Mecanismos de recomendação: Preveja e simplifique a experiência de pesquisa de seus usuários.
• Monitoramento Preditivo: Detecte, levante sinalizadores e evite problemas com monitoramento inteligente.
• Inteligência social: Adicione comportamento semelhante ao humano para aumentar os recursos de IA.
• IoT inteligente: Liberte o poder da Internet das Coisas com conjuntos de dados baseados em IA.

Nosso Processo

É assim que você transforma a ideia na sua cabeça em realidade

Desenvolvimento de modelo de IA

Agora, a parte divertida. O desenvolvimento do modelo de IA começa com uma Prova de Conceito desenvolvida pelos nossos engenheiros especialistas em IA. Nossa equipe definirá o escopo do projeto, conjunto de tecnologia, metodologia de implementação, arquitetura de software, ferramentas e requisitos de garantia de qualidade.

Implantação de modelo de IA

A primeira versão funcional do modelo de IA será implantada seguindo a metodologia de implementação definida na etapa anterior. Este será o momento de fazer quaisquer correções de estabilização, melhorias e testes no mundo real.

Integração

Após a implantação inicial, podemos começar a focar na integração completa do modelo de IA e iniciar o processo de autoaprendizagem e autoaperfeiçoamento. Damos suporte contínuo nos modelos implantados para garantir o cumprimento dos objetivos do seu projeto.

Compreendendo o contexto

Em primeiro lugar, analisamos onde está a sua empresa. A parte mais importante desta etapa é compreender os requisitos de negócios e de dados do projeto e usá-los para listar metas quantificáveis ​​e seus consequentes resultados.

Engenharia de Dados

Com uma imagem clara do contexto, podemos começar a recolher todos os dados internos e externos que sejam relevantes para a implementação da IA. Este processo implica curadoria, limpeza e contextualização das informações coletadas para construir um data lake abrangente.

Desenvolvimento de modelo de IA

Agora, a parte divertida. O desenvolvimento do modelo de IA começa com uma Prova de Conceito desenvolvida pelos nossos engenheiros especialistas em IA. Nossa equipe definirá o escopo do projeto, conjunto de tecnologia, metodologia de implementação, arquitetura de software, ferramentas e requisitos de garantia de qualidade.

Implantação de modelo de IA

A primeira versão funcional do modelo de IA será implantada seguindo a metodologia de implementação definida na etapa anterior. Este será o momento de fazer quaisquer correções de estabilização, melhorias e testes no mundo real.

Integração

Após a implantação inicial, podemos começar a focar na integração completa do modelo de IA e iniciar o processo de autoaprendizagem e autoaperfeiçoamento. Damos suporte contínuo nos modelos implantados para garantir o cumprimento dos objetivos do seu projeto.

Compreendendo o contexto

Em primeiro lugar, analisamos onde está a sua empresa. A parte mais importante desta etapa é compreender os requisitos de negócios e de dados do projeto e usá-los para listar metas quantificáveis ​​e seus consequentes resultados.

Engenharia de Dados

Com uma imagem clara do contexto, podemos começar a recolher todos os dados internos e externos que sejam relevantes para a implementação da IA. Este processo implica curadoria, limpeza e contextualização das informações coletadas para construir um data lake abrangente.

Desenvolvimento de modelo de IA

Agora, a parte divertida. O desenvolvimento do modelo de IA começa com uma Prova de Conceito desenvolvida pelos nossos engenheiros especialistas em IA. Nossa equipe definirá o escopo do projeto, conjunto de tecnologia, metodologia de implementação, arquitetura de software, ferramentas e requisitos de garantia de qualidade.

Implantação de modelo de IA

A primeira versão funcional do modelo de IA será implantada seguindo a metodologia de implementação definida na etapa anterior. Este será o momento de fazer quaisquer correções de estabilização, melhorias e testes no mundo real.

Integração

Após a implantação inicial, podemos começar a focar na integração completa do modelo de IA e iniciar o processo de autoaprendizagem e autoaperfeiçoamento. Damos suporte contínuo nos modelos implantados para garantir o cumprimento dos objetivos do seu projeto.

perguntas frequentes

Aqui estão algumas perguntas frequentes sobre inteligência artificial e aprendizado de máquina

Como o aprendizado de máquina e a inteligência artificial estão relacionados?

Muitas pessoas confundem esses dois, então aqui está a resposta definitiva: o aprendizado de máquina é uma subconjunto de inteligência artificial. A IA envolve todos os desenvolvimentos de tecnologias criadas para simular o comportamento humano. O aprendizado de máquina faz parte disso, e o que o torna único é que os algoritmos de ML são projetados para aprender automaticamente com dados anteriores e realizar ações que não foram programadas explicitamente.

Qual é o melhor, IA ou ML?

Isso depende do que sua empresa está tentando alcançar. Ambas são excelentes tecnologias com potencial ilimitado e muitos casos de uso, mas, conforme estabelecido na pergunta anterior, o aprendizado de máquina é um subconjunto da inteligência artificial, portanto, qualquer projeto de ML também é um projeto de IA. Por essa lógica, pode-se argumentar que a IA é a melhor, pois inclui uma gama mais ampla de tecnologias e implementações.

Quais são os 3 tipos de aprendizado de máquina?

Em termos gerais, os algoritmos de aprendizado de máquina podem ser categorizados em 3 tipos: aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e aprendizado por reforço. Aqui está uma rápida olhada no que cada um deles significa.

• A aprendizagem supervisionada acontece quando fornecemos à máquina uma tonelada de informações sobre um caso e seu resultado, e informamos sempre que seus resultados estão corretos – portanto, todo o trabalho realizado pela máquina é supervisionado.
• A aprendizagem não supervisionada é o oposto, pois não há ajuda dos engenheiros de IA e o computador tem de aprender sozinho. A aprendizagem não supervisionada é extremamente útil para reconhecer padrões em dados, encontrar anomalias, agrupar problemas e nos ajudar a tomar decisões.
• A aprendizagem por reforço é provavelmente a mais próxima de como nós, humanos, aprendemos. Nesse caso, o algoritmo ou agente aprende continuamente com seu ambiente interagindo com ele e obtém uma recompensa positiva ou negativa com base em sua ação.

Por que a IA e o aprendizado de máquina são importantes para as empresas?

A IA e o aprendizado de máquina são importantes para as empresas porque estão redefinindo a forma como todos nós fazemos negócios. O uso dessas tecnologias tem o potencial de mudar completamente a forma como sua empresa opera e como ela se relaciona com os clientes, aproveitando o verdadeiro poder da coleta de dados, processamento de dados, automação e todos os insights resultantes. Neste momento, a utilização da IA ​​e de outras tecnologias de ponta está a definir quais as empresas que se tornam líderes de mercado e quais as que estão a tentar recuperar o atraso.