Aplicações de i.a. e machine learning às necessidades do seu negócio

Somos especialistas em aprendizado de máquina, ciência de dados, IA e desenvolvimento de software e cuidamos do seu projeto do início ao fim, desde a preparação dos dados até a implantação escalável da produção, atualizações e acompanhamentos. Nós analisamos cada caso e criamos soluções altamente personalizadas, alinhadas com as suas estratégias e objetivos.

Nosso principal objetivo é ajudar as empresas a aproveitar seus dados para melhorar processos e resultados. Por isso, nossos serviços incluem a análise de conjuntos de dados estruturados e não estruturados e a sua transformação em informações acionáveis. Se houver necessidade, coletamos e integramos dados de várias fontes existentes ou predefinidas para que você:

sua empresa ORIENTADA POR DADOS
Obtenha insights reais dos seus dados
Preveja cenários futuros e reduza custos
Tome melhores decisões, mais rápido
Aproveite ao máximo o seu tempo e recursos
Antecipe necessidades dos seus clientes
Melhore a gestão do seu negócio como um todo

Os 12 princípios do desenvolvimento ágil são os seguintes:

Garantir a satisfação do cliente, entregando rápida e continuamente software funcional;
Até mesmo mudanças tardias de escopo no projeto são bem-vindas.
Software funcional é entregue frequentemente (semanal ou mensal - o menor intervalo possível);
Cooperação constante entre as pessoas que entendem do 'negócio' e os desenvolvedores;
Projetos surgem por meio de indivíduos motivados, devendo existir uma relação de confiança.
A melhor forma de transmissão de informação entre desenvolvedores é através da conversa 'cara a cara'
Software funcional é a principal medida de progresso do projeto;
Novos recursos de software devem ser entregues constantemente. Clientes e desenvolvedores devem manter um ritmo até a conclusão do projeto.
Design do software deve prezar pela excelência técnica;
Simplicidade – a arte de maximizar a quantidade de trabalho que não é feito – é essencial;
As melhores arquiteturas, requisitos e designs emergem de equipes auto-organizáveis.
Em intervalos regulares, a equipe reflete sobre como se tornar mais eficaz e então refina e ajusta seu comportamento.

processo de desenvolvimento
passo-a-passo

01/ Avaliação

Reunimos requisitos e avaliamos se podemos ajudá-los a otimizar seus processos. Avaliamos os dados que você armazena, quais informações externas são necessárias ao projeto e com isso, determinamos a abordagem específica para o seu problema.

02/ Preparação dos dados

Nossa equipe de cientistas de dados transforma e prepara os dados para exploração e modelagem. Se necessário, dados externos serão adicionados. Então, todos esses dados serão agregados, um conjunto adicional de variáveis será criado e os dados serão codificados de forma a fornecer o máximo possível de informações ao modelo.

03/ Desenvolvimento do modelo

Criamos e testamos diferentes algoritmos e modelos de IA e machine learning e escolhemos os que fornecem a melhor precisão e menos erros, para serem utilizados na solução final. Os algoritmos desenvolvidos serão treinados e irão organizar os dados e buscar padrões de modo a compreender o que aconteceu no passado e antecipar o que provavelmente acontecerá no futuro.

04/ POC

Nossos projetos normalmente envolvem a elaboração de uma solução de protótipo demonstrando o poder da IA. Essa etapa envolve a avaliação dos resultados e levantamento dos ajustes necessários para a entrega final.

05/ Integração e implantação

Após a fase de avaliação do protótipo, estamos prontos para trabalhar juntos. Trabalharemos por meio de entregas - junto com sua equipe - para refinar a eficácia do sistema na resolução de sua tarefa. Criamos aplicativos e serviços completos nos quais você pode ver os resultados por meio de uma visualização amigável ou realizamos integrações de back-end por meio de APIs.

06/ Avaliação e Otimização

Estamos sempre procurando a máxima eficácia de nossos projetos, por isso, mesmo após a entrega do modelo, continuamos acompanhando os resultados. Realizando testes de segurança, desempenho e precisão e, caso necessário, implantando melhorias de forma a melhorar a acurácia do modelo.