Aiutiamo i nostri clienti a sfruttare l'AI per il loro business.
RAGIONARE
In Fenix Alliance aiutiamo i nostri clienti a creare per i loro utenti un'ampia gamma di soluzioni che apprendono e traggono conclusioni a partire da dati imperfetti.
COMPRENDERE
Da oltre 10 anni mettiamo le organizzazioni nelle condizioni di crescere attraverso soluzioni che interpretano il significato dei dati, inclusi testo, voce e immagini.
INTERAGIRE
Vogliamo liberare le capacità di tutti attraverso soluzioni che interagiscono con le persone in modo naturale, offrendo potenza su tutti i canali.
Comprendere come vengono creati i modelli di AI
Per comprendere il valore offerto dalla Practice AI & Cognitive Services di Fenix Alliance, è importante avere almeno una comprensione di alto livello di come vengono creati i modelli di Intelligenza Artificiale.
I passaggi seguenti riassumono le fasi di alto livello che portano alla creazione di un utile modello di AI predittivo. Per uno sguardo dettagliato sul processo di costruzione del modello, ti invitiamo a Contattare il nostro team di supporto tecnico.
Preparare i dati
In questa fase, i dati vengono raccolti dalle fonti e preparati per essere utilizzati nell'addestramento del modello. Durante questa fase, i dati possono essere puliti e deduplicati, i contenuti dei dati vengono compresi e vengono selezionati i dati più informativi per la previsione del risultato. Questo lavoro viene spesso definito data wrangling. In genere il data wrangling viene eseguito dal data developer o dal data scientist che hanno scritto i programmi che raccolgono e preparano i dati.
Costruire il modello
Una volta che i nostri dati risultano corretti, inizia la fase di costruzione del modello, in cui un sottoinsieme dei dati preparati (che contiene sia l'input sia il risultato) viene fornito a un algoritmo di machine learning o deep learning per addestrare il modello. Le prestazioni del modello vengono quindi misurate rispetto a un altro sottoinsieme dei dati preparati (definito set di dati di test o di valutazione) e il modello viene valutato in base a quanto bene ha previsto i risultati descritti nel set di dati di test.
Distribuire il modello
Supponendo che il modello abbia ottenuto prestazioni adeguate, viene salvato in un file pronto per la distribuzione. Nella fase di distribuzione del modello, il file del modello creato viene in genere copiato in una posizione in cui può essere utilizzato dall'applicazione AI per effettuare previsioni. Questo passaggio viene in genere eseguito da uno o più dei nostri sviluppatori, o più specificamente da ingegneri DevOps, responsabili di garantire che il modello sia sempre distribuito correttamente in produzione e pronto per essere utilizzato.
Integriamo l'AI nel cuore della tua azienda
In ComputeWorks non ci limitiamo a sviluppare l'AI: la integriamo senza soluzione di continuità nei tuoi flussi di lavoro, nelle piattaforme e nelle esperienze dei clienti. Dall'automazione dei processi interni al miglioramento dell'assistenza clienti con l'AI conversazionale, offriamo soluzioni pratiche e pronte per l'azienda che generano valore di business misurabile.
Efficienza operativa
Integra l'AI per automatizzare le attività manuali, ridurre gli errori umani e ottimizzare le operazioni, dall'ottimizzazione della supply chain ai flussi di lavoro HR. Le nostre soluzioni sono progettate per integrarsi con i tuoi strumenti esistenti e potenziare la tua forza lavoro.
Esperienze cliente più intelligenti
Implementa chatbot intelligenti, assistenti virtuali e analisi in tempo reale che elevano le tue strategie di assistenza clienti, marketing ed engagement. Portiamo l'AI su ogni canale di interazione: web, mobile, messaggistica e altro ancora.
Decision Intelligence
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