AI Factory

Esplora il futuro del business con le nostre soluzioni AI. Dall'automazione all'analisi predittiva, ti accompagneremo nel mantenere un vantaggio competitivo nella corsa digitale. Contattaci ora per iniziare il tuo viaggio verso l'innovazione.

Collabora con noi per plasmare il futuro

Con AI Factory, la nostra filiale italiana, siamo specializzati nello sviluppo, integrazione e implementazione di soluzioni di intelligenza artificiale (AI).

Siamo leader nell’innovazione tecnologica, guidando la trasformazione digitale in una vasta gamma di settori.

Uniamo competenze nello sviluppo software con tecniche all’avanguardia di AI per creare soluzioni intelligenti in grado di automatizzare processi, analizzare dati, fare previsioni e apprendere dalle interazioni degli utenti.

Aiutiamo le aziende in tutti i settori a sfruttare il potere dell’AI e a rimanere competitive in un mondo sempre più digitale.

Collabora con noi per plasmare il futuro.

Efficienza

Implementando soluzioni software AI, le aziende possono migliorare significativamente la propria efficienza operativa. I sistemi alimentati da AI possono automatizzare compiti ripetitivi, riducendo gli errori umani e liberando tempo per i dipendenti per concentrarsi su attività di maggior valore.

Miglioramento del Decision-Making

Il software AI può analizzare rapidamente e accuratamente vaste quantità di dati, fornendo preziosi insights per supportare i processi decisionali. Può identificare pattern, tendenze e correlazioni che potrebbero non essere evidenti per gli esseri umani, consentendo alle aziende di prendere decisioni basate sui dati e ottenere un vantaggio competitivo.

Personalizzazione

Il software AI può comprendere le preferenze e i comportamenti individuali degli utenti. Ciò consente alle aziende di personalizzare le proprie offerte e fornire esperienze su misura ai propri clienti, migliorando la soddisfazione e la fedeltà dei clienti.

Risparmio sui Costi

Il software AI può ottimizzare le operazioni, ridurre lo sforzo manuale e minimizzare la necessità di intervento umano in vari compiti. Ciò può portare a significativi risparmi di costi per le aziende in termini di manodopera, tempo e risorse.

Come operiamo

Scopri il potenziale delle soluzioni basate su AI con la nostra esperienza presso AI Factory. Permettici di rivoluzionare i tuoi processi aziendali, ottimizzare le operazioni ed abilitare i tuoi team con l'automazione intelligente. Abbraccia l'innovazione e mantieniti avanti nell'era digitale. Contattaci ora per intraprendere il tuo viaggio verso il successo.

Establishing with the corporate client an understanding of the business, its current processes, the areas where there improved efficiency through AI is needed most, then identifying the criteria of success to solve the problem.

The explainability of the model concurs with the customer to create confidence in the predictions/classifications made by the ML system, improving their transparency and reliability.

Establish an understanding of the business and the criteria success criteria for solving the problem. - Data extraction: select and integrate data relevant to the ML business. - Data analysis: exploratory analysis of the data To understand the pattern. Prepare data for the design of the model.

The output of this step is the dataset prepared to be passed to the ML model. For example, Null values are transformed to zero, or outliers are excluded from the dataset.

Select the best ML algorithms to solve the problem. The main objective is to keep track of all the experiments and maintain reproducibility while simulating code reusability.

The model is evaluated on a set of control tests to check the quality of the result. Once completed this iteration, we save the weights of the best models and distribute them using the API infrastructure.

The objective of the pre-production testing phase is to assess the reliability of a model for the production implementation.

During Continuous Training, we must continue to set up the dataset in the same way we train our model. This means outlier detection to understand when the data distribution diverges from the training data.

We manage the risks of models in production by monitoring the various metrics and performance [and alerting an operator to the progress of the model.

Continuous Integration is about testing, and validation code, data sets, data schemas, and models.

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