W jaki sposób i do czego możesz użyć Ai?

Wybierz branżę

Wybierz projekt

Opis projektu

Analiza zachowań klientów

Przy wykorzystaniu danych demograficznych, historii zakupów czy miejsca dokonywania zakupow, techniki uczenia maszynowego mogą pogrupować klientów w zróżnicowane segmenty. Taka analiza umożliwi lepsze dostosowanie oferty oraz reklam do specyficznych potrzeb każdego segmentu, zwiększając skuteczność działań marketingowych i zadowolenie klientów.

Nazwa metodyki:

Clustering

Clustering pomaga nam znaleźć grupy elementów które są do siebie podobne. Nie musimy wcześniej określać, na podstawie jakich cech ma zgrupować elementy - algorytm samodzielnie znajduje podobieństwa i grupuje elementy w klastry.

Ai - Skok produktywności

Czy wiesz, że znaczna część firm nie wykorzystuje w pełni zbieranych danych, albo analizuje je nieefektywnie? Raport Accenture pokazuje, że implementacja AI może zwiększyć produktywność przedsiębiorstw o 40%. W Aimwise wykorzystujemy modele uczenia maszynowego, aby wyciągnąć więcej z Twoich danych.

Według raportu McKinsey, około 50% firm na świecie przyjęło sztuczną inteligencję w co najmniej jednej funkcji biznesowej. Rezygnująć z wdrożenia AI bardzo łatwo wypaść z gry.

Machine learning Machine learning

Artificial intelligence Artificial intelligence

Analiza danych oparta o AI oraz optymalizacja procesów jaką zapewnia zmienia dzisiejszy świat, a w szczególności świat biznesu. Capgemini przewiduje, że do 2030 roku AI może dodać dodatkowe 15,7 biliona dolarów do globalnej gospodarki.

Bądź częścią rewolucji!

Krok 1

AI/ML

1. Analiza potrzeb klienta w celu identyfikacji procesów możliwych do optymalizacji z AI/ML.
2. Wybór procesów do automatyzacji i optymalizacji.
3. Definiowanie precyzyjnych metryk wydajności, które pozwolą ocenić skuteczność modeli AI/ML.
4. Przekazanie danych, które następnie są przetwarzane i przygotowywane do dalszej analizy i modelowania
5. Budowanie i trenowanie modelu prototypowego (bazowego), wraz z oceną jego wydajności na podstawie wcześniej ustalonych metryk.
6. Szacowanie potencjalnych możliwości poprawy skuteczności modelu
7. Opracowanie i walidacja ostatecznej wersji modelu

Krok 2

Integracja aplikacji z modelem AI

1. Ustalenie struktury aplikacji. Czy wymagany jest tylko backend, czy również interfejs użytkownika - frontend
2. Projektowanie i implementacja dedykowanych aplikacji, zintegrowanych z opracowanym modelem AI/ML.

Krok 3

Wdrożenie

1. Tworzenie instrukcji wdrożenia aplikacji z użyciem Docker'a.
2. Wdrożenie aplikacji w wybranej infrastrukturze – lokalnie u klienta lub w chmurze
3. Wykonanie kompleksowych testów wydajnościowych
4. Utrzymanie projektu

NASZE TECHNOLOGIE

Przekształcamy Dane w Wartość

Specjalizujemy się w projektowaniu rozwiązań z zakresu uczenia maszynowego, które pomagają firmom wydobywać wartościowe wnioski z danych. Nasza oferta obejmuje również rozwój frontendu, backendu, integracje z innymi aplikacjami oraz rozwiązania DevOps, zapewniając sprawną realizację projektu od koncepcji po wdrożenie. Nasz doświadczony zespół wykorzystuje najnowsze technologie, aby dostarczać indywidualnie dostosowane rozwiązania, maksymalizując korzyści z inwestycji w technologie sztucznej inteligencji.

01. Machine learning

Python

Pandas

Numpy

Matplotlib

Scikit-learn

Tensorflow

Pytorch

02. Frontend

Angular

Typescript

Html

Scss

03. Backend

Node.js

Nest.js

MongoDB

Qdrant

04. Dev Ops

Google cloud

Docker

Skontaktuj się i zacznij podejmować skuteczniejsze decyzje na podstawie analizy danych