Perché scremare l'intelligenza artificiale?

Oltre 80% dei progetti di scienza dei dati non riescono ad andare oltre i test e a entrare in produzione. La nostra missione è abbattere questi ostacoli per democratizzare l'apprendimento automatico. Il nostro team costruisce, distribuisce e mantiene modelli di apprendimento automatico personalizzati che aiutano il vostro team a ottimizzare le prestazioni.

Vantaggi

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Scoprite come potete sfruttare il ML e l'AI per scalare la vostra attività e migliorare l'efficienza.

- Lavorate a stretto contatto con i nostri esperti per identificare le opportunità di miglioramento delle vostre operazioni attuali. Che abbiate un team di data scientist esperti o che siate alle prime armi con le potenzialità del ML, una consulenza completa vi aiuterà a individuare i processi da automatizzare.

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Lasciate a noi il compito di pianificare, sviluppare, formare e distribuire il modello, senza sottrarre risorse al vostro team.

- Trovare o generare i dati necessari


- Eseguire le necessarie valutazioni dei rischi

- Scegliere il modello giusto da eseguire


- Definire una metodologia di validazione dei modelli


- Avvio della produzione


- Aggiornamenti e validazione continua del modello

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Affidatevi a Skim AI per la manutenzione o ricevete un corso di formazione dal nostro team se volete occuparvene da soli.

- Non lasciate che il vostro modello si deteriori, mantenetelo aggiornato per riflettere le dinamiche attuali.

Casi d'uso comuni

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Classificazione e etichettatura dei dati: Prevedere il sentiment, il tag o l'etichetta che si adatta alla vostra metodologia. Qualsiasi etichetta manuale utilizzata per classificare frasi, articoli e tweet.


Trasformate parte delle vostre esigenze manuali di etichettatura e classificazione in automazione


- Misurazione e analisi dei media, Relazioni pubbliche, Giornalismo, Dipartimenti di ricerca, Ricercatori, Analisti


- Operazioni: utilizzare l'etichettatura automatizzata per ordinare i dati o estrarre i dati necessari nel database, visualizzarli, renderli ricercabili o attivare un allarme per affidare il problema a un operatore umano.

Estrazione di entità: Capire quali istituzioni, persone, aziende, luoghi, date, importi e altro ancora sono coinvolti nei media (notizie, social media, ricerche) che si stanno consumando su vasta scala. Spesso viene utilizzato per raccogliere statistiche di alto livello e aggregare dati su larga scala e per alimentare le visualizzazioni dei dati.


- Media, Pubbliche Relazioni, Ricerca macroeconomica

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Classificazione del sentimento: Prevedere il sentiment, il tag o l'etichetta che si adatta alla vostra metodologia. Qualsiasi etichetta manuale utilizzata per classificare frasi, articoli e tweet.


Trasformate parte delle vostre esigenze manuali di etichettatura e classificazione in automazione


- Misurazione e analisi dei media, Relazioni pubbliche, Giornalismo, Dipartimenti di ricerca, Ricercatori, Analisti

Modelli di raccomandazione: Trovare media simili (dal web o dal proprio database), articoli e prodotti in pochi secondi.
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Ricerca semantica: Cercate i vostri media o il nostro database di notizie e documenti accademici con il linguaggio naturale e recuperate i risultati che sono pertinenti ma non corrispondono esattamente al testo utilizzato nel termine di ricerca.

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