Obejmuje on zakres od modeli uczenia maszynowego, zdolnych do grupowania danych czy estymacji liczbowych wartości, aż po generatywne modele potrafiące tworzyć teksty, dźwięki czy obrazy. Choć rozwiązania AI są obecne w biznesie od ponad 10 lat, w ostatnim czasie dokonał się przełom, który umożliwia jeszcze szybszą i łatwiejszą adaptację rozwiązań AI dla biznesu.
Model służący do segmentacji zdjęć za pomocą pojedynczego
kliknięcia. Przedstawia pionierskie rozwiązanie „zero-shot”, w którym
to model nie musi być trenowany na danym rodzaju obiektów by
skutecznie przeprowadzać segmentację.
Dlaczego AI jest akceleratorem
biznesu
nowoczesne algorytmy pozwalają nam pracować z nieprzetworzonymi, surowymi danymi. Możliwe jest tworzenie efektywnych potoków uczenia maszynowego nawet bez posiadania na wejściu oznakowanych i ustrukturyzowanych danych.
uczenie maszynowe umożliwia przeprowadzanie analiz nawet na bardzo złożonych danych, opisujących różne procesy biznesowe.
dzięki sztucznej inteligencji możliwe stało się łączenie danych w różnych formatach, a nawet z różnych dziedzin, w celu uzyskania wartościowych spostrzeżeń na temat konkretnych problemów. Możemy dostarczać informacje na podstawie tekstów, obrazów i dźwięku.
wiele algorytmów i narzędzi uczenia maszynowego można wdrożyć lokalnie, zapewniając prywatność danych i umożliwiając ich wyjaśnienie.
Zastosowanie AI i ML
Wykrywanie nastawienia klienta i przewidywanie jego działań:
Generowanie spersonalizowanych treści rekomendacji:
Synteza danych zawartych w tekście, obrazie, wideo i dźwięku:
Analizując cele i wymagania biznesowe, pomożemy wybrać narzędzia i ścieżkę wdrażania AI. Zwracamy uwagę zarówno na procesy jak i technologię.
MVP to Minimum Viable Product, czyli prototyp rozwiązania. Pozwala on szybko i przy ograniczonych kosztach zweryfikować postawione cele i potwierdzić w jaki sposób implementować docelowe rozwiązanie AI na pełną skalę.
Jeśli już mamy sprawdzony model, przy pełnoskalowym wdrożeniu, muszą być spełnione wymagania jakości, powtarzalności i przewidywalności działania modelu ML lub AI. Wdrożymy MLOps, czyli proces uczenia, wymagania zbiorów danych, procesy trenowania, weryfikacji, dotrenowania, oceny jakości modelu.
Wybrzeże Gdyńskie 6A
01-531 Warszawa
