Čeština
English
Obohaťte Vaši IT infrastrukturu a podnikové aplikace o technologii umělé inteligence a machine learningu. Automatizujte a vylepšete procesy, ušetřete lidský kapitál nebo personalizujte nabídku zákazníkům. Creatity s.r.o. začínala jako IT start up a tato oblast patří vzhledem k bohatým zkušenostem k našim klíčovým kompetencím.
Proč psát sáhodlouhé skripty, kde se musí specifikovat podrobně každá podmínka, situace a následná reakce? Nechte umělou inteligenci, ať na základě dat sama rozhodne! Tento přístup je mnohem levnější a jednodušší, než přizpůsobovat a měnit klasický skript při sebemenší změně situace nebo prostředí! Řešení umělé inteligence mnohdy přesnější, rychlejší, více konzistentní a eliminuje lidskou chybu. Uživatelský prožitek Vašich zákazníků nebo uživatelů se značně zlepší.
Pomůžeme Vašemu podnikání identifikovat nejvhodnější oblasti nebo aplikace pro implementaci umělé inteligence a strojového učení. Přizpůsobíme novému AI řešení Vaši celkovou IT infrastrukturu a postaráme se i o bezpečností implikace této inovace. Je třeba mít dostatek vhodných dat pro učení, testing a validaci. Pokud jimi Vaše společnost nedisponuje, umíme s i s tím v určitých oblastech vzhledem k našemu know-how webscrapingu poradit.
Predikce
Na základě učení se historických dat námi na míru vytvořená neuronová síť předpoví s určitou pravděpodobností budoucí směrování nebo kroky. Toto je možné v situacích a jevech s přítomnou kauzalitou. Je třeba mít dostatek vhodných dat pro učení, testing a validaci.
Klasifikace dat
Na základě dostupných dat se neuronová síť rozhoduje, jakým způsobem daný input (vstupní data) zakategorizovat. Cílem je spolehlivě a bez chyb klasifikovat realitu. Nejčastěji používáme neuronové sítě CNN – v některých případech její kombinace s GRU, LSTM a dalšími, vše záleží na konkrétním projektu a use casu.
Rozpoznávání vzorů
Data musí být pro učení neuronové sítě nejprve označena a otagována, aby se z nich mohla naučit spolehlivě rozpoznávat vybrané vzory. Je třeba velký trénovací set dat. Následně se neuronová síť naučí vybraný vzor rozpoznávat i ve velmi nekvalitních input datech. Aplikace jsou například rozpoznávání hlasu, obličeje, rozpoznávání/detekce objektů v obrázcích nebo videu, identifikace a autentikace a další.
Detekce anomálií
Neuronová síť je naučena, aby rozpoznala a správně klasifikovala situaci považovanou za normální či standardní. V případě rozpoznání čehokoliv, co se normálu vymyká, je spuštěn výstražný mechanismus. Situace může být dále analyzována, vyhodnocena a následně vyřešena – buď člověkem, nebo automatizovaně další neuronovou sítí!
Extrapolace a interpolace dat
Všimli jste si aplikací, které odhadují, jak jste vypadali mladší nebo jak budete vypadat starší? Pokud ano, už si dokážete představit co dalšího pomocí umělé inteligence můžeme dosáhnout. Jsme schopni vyplnit mezery v datech, případně interpolovat sekvence dat jak dopředu, tak dozadu.
Taková datová harmonizace pomáhá dosáhnout lepších výsledků při predikci a odhadování.
Automatizace a řešení problémů
Automatizujte repetetivní úkoly pomocí umělé inteligence. Výsledným efektem je časová i nákladová úspora, vyšší rychlost a efektivnost procesů, eliminace lidských chyb nebo lepší kvalita řešení díky standardizaci. Vaši zaměstnanci se budou moci věnovat kreativnější a komplexnější práci. Vaši zákazníci budou spokojenější díky personalizované nabídce produktů a virtuálním asistentům.