Strojno učenje

Strojno učenje je vruća tema današnjice, a naša stalna istraživanja i inovacije na ovom području omogućuju nam rješavanje zahtjevnih izazova u razvoju sustava koji sami uče.

Automatizacija poslovnih procesa pomoću inteligentnih sustava ključna je za maksimiziranje poslovne učinkovitosti. To je neophodno za postizanje konkurentnosti u globalnom gospodarstvu koje se stalno razvija. Kao temeljni dio ovog napora, strojno učenje je postalo imperativ u povećanju vrijednosti proizvoda ili usluge. Njegova upotreba statističkih modela i algoritama za predviđanje podataka i klasifikacija gura granice mogućih rješenja daleko izvan klasičnog računalnog programiranja i u područje umjetne inteligencije.

Umjetna inteligencija i strojno učenje već su promijenili način na koji tvrtke vode svoje operacije. Tvrtke naveliko implementiraju nove tehnologije u značajne operacije kao što su marketing i prodaja, upravljanje lancem opskrbe, korisnička podrška i kibernetička sigurnost.

Prednosti strojnog učenja

Donošenje prave odluke u pravo vrijeme može biti ključno za poslovni uspjeh. Ali bez mogućnosti koje moderne tehnologije nude, bilo bi nemoguće izdvojiti točne podatke i integrirati ih u svakodnevno poslovanje. Uz strojno učenje, tvrtka može brzo transformirati opsežan skup podataka u specifično znanje, iskoristiti ga za proaktivne mjere te održati konkurentsku prednost.

Prijetnje i narušavanja kibernetičke sigurnosti često se događaju u stvarnom vremenu, bez prethodnog upozorenja. Kako bi tvrtke kako održale sigurnost mreže sve neuobičajene mrežne radnje moraju se odmah prepoznati prije nego što napad eskalira u potpuni sigurnosni proboj, curenje informacija i prekid pružanja usluga. Algoritmi strojnog učenja mogu znatno pomoći pri detekciji anomalija u ponašanju i radu mreže.

Dok velike tvrtke napreduju dominirajući tržišnim udjelom, manje tvrtke teže konkurentskoj prednosti u drugim područjima kako bi održale profitabilnost. U malim i srednjim tvrtkama tu prednost obično pružaju inovativne tehnologije, usluge i poslovni modeli.

Prvi korak je odrediti što vaša tvrtka treba. Koje izazove želite riješiti implementacijom strojnog učenja?

Drugi dio su podaci – imate li dovoljno kvalitetnih podataka za algoritme strojnog učenja?

Posljednje, ali ne manje važno, su interni resursi. Da biste uspješno iskoristili puni potencijal i ostvarili poslovne prednosti od strojnog učenja, trebali biste imati tim kvalificiranih stručnjaka.

How can business grow through machine learning technology?

• Automatizacija poslovnih procesa
• Napredna analitika podataka
• Informacije u stvarnom vremenu
• Identifikacija prepreka
• Napredna analitika podataka
• Pretvaranje podataka u znanje i iskoristive informacije
• Jednostavna detekcija spama/prijevare/sumnjivih događaja

Naš pristup AI/ML projektima

• Prikupljanje, obrada i analiza podataka potrebnih za proces strojnog učenja
• Razvoj i evaluacija modela i posebnih procedura za specifične zadatke
• Testiranje na relevantnim javnim i privatnim referentnim skupovima podataka
• Kreiranje aplikacije oko naših modela te dokaza koncepta (Proof of Concept)
• Implementacija rješenja i nadgledanje performansi

What's in it for you?

• Strong, real-world projects proven ML expertise
• Pouzdan, fleksibilan i skalabilan tim softverskih inženjera
• Agile and reliable team supported by shadow developers
• Pokrivanje cijelog razvojnog ciklusa: od projektne dokumentacije do testiranja
• Dokazano domensko i tehničko znanje

Ovisno o potrebama, možete izabrati model suradnje koji najbolje odgovara Vašim poslovnim potrebama.

• Projekt s fiksnom cijenom
• Team Extension
• Scrum tim

Case studies

Prepoznavanje automobilskih guma uz pomoć strojnog učenja

Naš klijent je ogromna veleprodaja guma i distribucijski centar, B2B tvrtka koja posluje s mnogo manjih trgovina koje kupuju i preprodaju svoje gume. Saznajte kako je primjena strojnog učenja uspješno pomogla rastu njegovog poslovanja.

Pročitajte cijelu studiju slučaja

RedAI

Aplikacija RedAI softversko je rješenje umjetne inteligencije koje omogućuje FMCG/CPG tvrtkama u maloprodaji i HoReCa da otkriju, klasificiraju i kontroliraju svoje i konkurentske SKU-ove (proizvode) nizom fotografija snimljenih s mobilnog uređaja ili tableta.

Ova aplikacija omogućuje potpunu automatizaciju procesa izvršenja u trgovini. Generira rezultate u stvarnom vremenu i isporučuje potpuna izvješća. Glavna svrha RedAI aplikacije je vizualna percepcija i prepoznavanje marke.

There are many reasons why companies integrate machine learning into their fundamental activities. Enhancing consumer segmentation and targeting and eventually raising a company's revenue, growth, and market position are just some of them.

U ovom dokumentu možete pročitati više o najpopularnijim metodama korištenja strojnog učenja i njihovoj primjeni u različitim industrijama.