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