Advanced Analytics

Aumente sua capacidade preditiva,
otimize processos e faça simulações.

Descubra insights ocultos em seus dados, obtenha informações em tempo real e construa modelos para prever características e comportamento do cliente.

O papel dos dados no crescimento dos negócios está se tornando mais claro. À medida que o mundo se torna digital, as interações e a profundidade de percepção dos clientes aumentam. Mas com a grande disponibilidade de dados, somente aqueles que são capazes de coletar, analisar e agir rapidamente conseguirão obter uma vantagem competitiva.

Advanced Analytics requer o uso de modelos que combinam algoritmos estatísticos e/ou de inteligência artificial. Tais algoritmos usam dados existentes para prever valores futuros e criar modelos descritivos e preditivos. As empresas podem usar esses modelos para prever uma ampla variedade de resultados de negócios.

Os investimentos em Inteligência Artificial como serviço cresce cerca de 48,2% em todo o mundo por ano, o que mostra que as empresas estão bastante preocupadas em adotar essa tecnologia e que ela deve estar disponível com mais intensidade no mercado.

 VOCÊ VEM INVESTINDO NESSA TECNOLOGIA QUE CADA VEZ MAIS ESTÁ PRESENTE NOS NEGÓCIOS?

O futuro está logo ai
e ele diz "Olá"

Automatize processos e utilize da tecnologia para aprimorar os seus negócios.

A Inteligência Artificial é capaz de resolver desafios reais, sendo ele desde uma identificação de um problema no sistema, até um atendimento online com o seu respectivo cliente.

Enquanto o IA fica responsável por essas tarefas mais triviais, você e seus profissionais podem focam nos desafios mais complexos.

 AGILIDADE É A ALMA DE QUALQUER NEGÓCIO  

O futuro está logo ai
e ele diz "Olá"

Automatize processos e utilize da tecnologia para aprimorar os seus negócios.

A Inteligência Artificial é capaz de resolver desafios reais, sendo ele desde uma identificação de um problema no sistema, até um atendimento online com o seu respectivo cliente.

Enquanto o IA fica responsável por essas tarefas mais triviais, você e seus profissionais podem focam nos desafios mais complexos.

 AGILIDADE É A ALMA DE QUALQUER NEGÓCIO  

Machine Learning

Simplifique e acelere a criação, o treinamento e a implantação de modelos de machine learning. Use o aprendizado de máquina automatizado para identificar os algoritmos adequados e ajustar os hiperparâmetros com mais rapidez. Aprimore a produtividade e reduza custos com a computação de dimensionamento automático e DevOps para aprendizado de máquina.

Aumento da produtividade
Aprendizado com os dados
Redução de custos

Machine Learning​

Simplifique e acelere a criação, o treinamento e a implantação de modelos de machine learning. Use o aprendizado de máquina automatizado para identificar os algoritmos adequados e ajustar os hiperparâmetros com mais rapidez. Aprimore a produtividade e reduza custos com a computação de dimensionamento automático e DevOps para aprendizado de máquina.

Aumento da produtividade
Aprendizado com os dados
Redução de custos

Computação Cognitiva

O objetivo da computação cognitiva é ajudar os desenvolvedores a criar aplicativos que podem ver, ouvir, falar, entender e até mesmo começar a raciocinar.

Visão

Algoritmos de processamento de imagens para identificar, legendar, indexar e moderar suas imagens e vídeos de modo inteligente.

Fala

Converta áudio falado em texto, use a voz para verificação ou adicione o reconhecimento do locutor ao seu aplicativo.

Conhecimento

Mapeie dados e informações complexas para resolver tarefas, como recomendações de inteligência e pesquisa semântica.

Idioma

Habilite seus aplicativos para processarem idioma natural com scripts pré-criados, avalie sentimentos e saiba como reconhecer o que os usuários desejam.

Redes Neurais e
Deep Learning

Resolva problemas reais e complexos. As redes neurais são capazes de aprender e modelar a entrada e saída de dados não-lineares, além de revelar padrões, predições ocultas e variâncias necessárias para prever eventos raros, como a detecção de fraude nos seus negócios.

 VÁ ALÉM! 

Com várias camadas de entrada, saída e ocultas do Deep Learning, tenha as respostas mais próximas possível de um comportamento humano. Graças a sua estrutura, com camadas que contém unidades que transformam os dados de entrada em informações que a próxima camada pode usar para uma determinada tarefa de previsão, o computador pode aprender por meio de seu próprio processamento de dados.

Tipos de Redes Neurais

Recorrente

Utilizando informações de computação de elementos precedentes, as redes neurais recorrentes são usadas na análise de sentimentos, previsão e aplicação de séries temporais e aplicações de textos.

Convolucionais

Dispondo de cinco tipos de camadas que possuem um propósito específico, como conexão, ativação e resumo, as redes neurais convolucionais são utilizadas no processamento de linguagem natural, além de detecção de objetos e classificação de imagens.

 

Feedforward

Através de informações conectadas ao perceptron de uma camada e entregue a camada seguinte, as redes neurais de feedforward são utilizadas para a não repetição de determinado conteúdo, dessa forma não há loops de feedbacks.

Autoencoder

Criados a partir de conjuntos modelados e estipulados de entrada, as redes neurais autoencoder são usadas para classificadores lineares e não lineares.

Redes Neurais e Deep Learning

Resolva problemas reais e complexos. As redes neurais são capazes de aprender e modelar a entrada e saída de dados não-lineares, além de revelar padrões, predições ocultas e variâncias necessárias para prever eventos raros, como a detecção de fraude nos seus negócios.

 VÁ ALÉM! 

Com várias camadas de entrada, saída e ocultas do Deep Learning, tenha as respostas mais próximas possível de um comportamento humano. Graças a sua estrutura, com camadas que contém unidades que transformam os dados de entrada em informações que a próxima camada pode usar para uma determinada tarefa de previsão, o computador pode aprender por meio de seu próprio processamento de dados.

Tipos de Redes Neurais

Recorrente

Utilizando informações de computação de elementos precedentes, as redes neurais recorrentes são usadas na análise de sentimentos, previsão e aplicação de séries temporais e aplicações de textos.

Convolucionais

Dispondo de cinco tipos de camadas que possuem um propósito específico, como conexão, ativação e resumo, as redes neurais convolucionais são utilizadas no processamento de linguagem natural, além de detecção de objetos e classificação de imagens.

 

Feedforward

Através de informações conectadas ao perceptron de uma camada e entregue a camada seguinte, as redes neurais de feedforward são utilizadas para a não repetição de determinado conteúdo, dessa forma não há loops de feedbacks.

Autoencoder

Criados a partir de conjuntos modelados e estipulados de entrada, as redes neurais autoencoder são usadas para classificadores lineares e não lineares.

 Automatizar uma tarefa utilizando IA exige entender a regra de negócio e ter uma equipe especializada para a execução do projeto. Por isso, deixe isso com a gente, a Arbit é especialista em transformar tecnologia em valor.