Principais serviços de desenvolvimento de machine learning para o crescimento do seu negócio

Principais serviços de desenvolvimento de machine learning para o crescimento do seu negócio

Conheça serviços especializados de desenvolvimento de machine learning, consultoria e IA, adaptados às suas necessidades.
Vamos conversar

Os nossos serviços

Consultoria de machine learning
Desenvolvimento de machine learning
Desenvolvimento de redes neuronais
Engenharia de machine learning
Implementação de machine learning
Engenharia de dados
Integração nos fluxos de trabalho
Suporte de ML
Treino e testes
Visão computacional
Reconhecimento de voz
Pré-processamento de dados
Etiquetagem e segmentação de dados
Extração de dados
Consultoria de machine learning
Dizemos-lhe sem rodeios se o ML vai resolver os seus problemas ou apenas gastar o orçamento. Analisamos o caos dos seus dados, vemos que sistemas antigos utiliza e avaliamos se a IA faz sentido na sua situação.
Vamos conversar
Desenvolvimento de machine learning
Criamos soluções que funcionam com a confusão de dados que acumulou ao longo dos anos. Deixamos as demonstrações vistosas de lado e concentramo-nos em resolver os problemas que realmente o tiram do sono.
Vamos conversar
Desenvolvimento de redes neuronais
Enfrentamos os problemas realmente difíceis, que exigem muita capacidade de cálculo, como ler exames médicos sem deixar passar um cancro ou perceber por que razão os clientes estão zangados consigo.
Vamos conversar
Engenharia de machine learning
Construímos sistemas que não falham quando o negócio fica sobrecarregado ou quando os dados resolvem ser estranhos. Ninguém quer passar o dia a vigiar uma IA temperamental.
Vamos conversar
Implementação de machine learning
Pegamos em modelos que funcionam e colocamo-los a trabalhar no seu negócio real, sem que tudo rebente. Os ambientes de produção têm um talento especial para estragar o que funcionava na perfeição nos testes.
Vamos conversar
Engenharia de dados
Transformamos o seu pesadelo de dados em algo útil. Informação espalhada por quarenta folhas de cálculo, bases de dados que ninguém entende e aquele colega que guarda tudo de cabeça.
Vamos conversar
Integração nos fluxos de trabalho
Fazemos a IA funcionar com o software que a sua equipa é obrigada a usar. Aprender novos sistemas é a última coisa que pessoas ocupadas querem.
Vamos conversar
Suporte de ML
Não desaparecemos depois do lançamento, como alguns prestadores. Estes sistemas precisam de ajustes constantes, porque o seu negócio muda e os dados ficam desatualizados.
Vamos conversar
Treino e testes
Treinamos os modelos com os seus dados reais e tentamos depois quebrá-los de formas criativas. Melhor sermos nós a encontrar os problemas do que os seus clientes no pior momento possível.
Vamos conversar
Visão computacional
Criamos sistemas que passam o dia a olhar para imagens e vídeos, para que as pessoas não tenham de o fazer. Detetam defeitos, contam inventário, apanham problemas de segurança: os computadores não pestanejam nem se distraem.
Vamos conversar
Reconhecimento de voz
Criamos sistemas de fala que compreendem as pessoas mesmo quando murmuram, têm um sotaque forte ou há obras ao fundo.
Vamos conversar
Pré-processamento de dados
Limpamos os seus dados porque entradas de má qualidade garantem resultados de má qualidade. Corrigimos informação em falta, eliminamos duplicados e fazemos com que tudo funcione em conjunto.
Vamos conversar
Etiquetagem e segmentação de dados
Fazemos o trabalho monótono de etiquetar tudo nos seus conjuntos de dados. Aborrecido, mas essencial: etiquetas más fazem com que a IA dê respostas aleatórias.
Vamos conversar
Extração de dados
Recolhemos automaticamente informação de sites e bases de dados, respeitando as suas regras, para que não seja bloqueado nem acabe com problemas legais.
Vamos conversar

Com o que trabalhamos

Visão computacional e deteção de objetos
Os operários semicerravam os olhos durante horas a olhar para tapetes rolantes à procura de parafusos tortos ou plástico rachado. Agora as câmaras fazem esse trabalho sem dores de cabeça e sem falhar defeitos por cansaço. Os seguranças podem finalmente fazer a ronda, em vez de vigiar cinquenta ecrãs na esperança de que aconteça algo.
Deep learning
Os radiologistas por vezes deixam passar coisas porque são humanos e estão a ver o milésimo exame do dia. As redes neuronais não se cansam nem se distraem a pensar no almoço. O reconhecimento de voz funciona finalmente, mesmo que pareça que tem berlindes na boca.
Análise de big data
Lembra-se de quando alguém tinha de contar à mão os inquéritos aos clientes para perceber as tendências de satisfação? Agora os computadores processam milhões de respostas enquanto essa pessoa faz algo mais útil com o seu tempo. O seu computador normal pegaria literalmente fogo a tentar processar tanta informação.
Machine learning
Por vezes sabe exatamente o que procura nos seus dados. Outras vezes anda apenas a explorar, na esperança de encontrar algo interessante. A aprendizagem por reforço é como ensinar um computador a jogar xadrez deixando-o perder milhares de jogos até perceber o que funciona.
Análise de dados
Aquela pilha de números de vendas guardada em folhas de cálculo conta, na verdade, uma história sobre por que razão as receitas caíram no último trimestre. A maioria só vê linhas e colunas de números aborrecidos, em vez dos insights de negócio escondidos por baixo desses dados.
Classificação de objetos
Os patologistas já não têm de adivinhar se aquela amostra de tecido parece suspeita. Os responsáveis pelo controlo de qualidade deixam de tirar produtos ao acaso das linhas de montagem na esperança de apanhar problemas. Os moderadores de conteúdos deixam de percorrer milhares de imagens carregadas à procura de material inadequado.
Frameworks de machine learning
Os frameworks de machine learning conseguem lidar com projetos tão grandes que precisam de vários servidores só para armazenar os dados. Outros permitem aos investigadores experimentar ideias loucas sem estragar os sistemas em produção, ou cobrem tarefas quotidianas e aborrecidas que apenas precisam de funcionar com fiabilidade.
Processamento de linguagem natural (PLN)
Os operadores de apoio ao cliente passavam o dia a ler e-mails zangados para perceber o que realmente irritava as pessoas. Os chatbots tratam das perguntas fáceis para que as pessoas possam ocupar-se dos problemas complicados, que exigem empatia e resolução criativa.
Desenvolvimento de redes neuronais
As fotografias exigem um processamento diferente de mensagens de texto. Os dados de séries temporais comportam-se de forma diferente da informação estática. Não se usa um martelo para arranjar um relógio nem uma chave de fendas para pregar pregos.
Análise preditiva
Aquela máquina cara vai provavelmente avariar na próxima terça-feira, a avaliar pelo seu comportamento recente. Os seus melhores clientes dão sinais de que podem mudar para a concorrência. Os padrões sazonais de procura repetem-se, se prestar atenção ao momento certo.

Decida com base em dados com machine learning.

Dots

Setores

Saúde

Os médicos passam muito tempo a ler radiografias do tórax e, por vezes, podem não ver aquela sombra minúscula que pode ser um cancro do pulmão. Agora a IA destaca os pontos suspeitos para que nada importante passe despercebido. Os hospitais entravam em pânico quando os doentes inundavam as urgências na época da gripe, porque ninguém sabia que vinha aí. Os enfermeiros das urgências detestam ficar sem camas quando chegam doentes críticos de ambulância.

Saiba mais

Fintech

Há pessoas a quem recusam um crédito automóvel, apesar de nunca terem falhado uma renda em cinco anos, por não terem histórico de crédito. Os bancos estão finalmente a perceber que quem paga 2000 $ de renda por mês consegue provavelmente pagar uma prestação de 300 $ pelo carro. Os ladrões de cartões de crédito faziam compras durante dias antes de alguém notar a fraude.

Vamos conversar

Logística

Os motoristas da UPS ficavam parados em engarrafamentos a queimar combustível, enquanto os clientes esperavam por encomendas que deviam ter chegado horas antes. O meu estafeta diz que a app de otimização de rotas lhe poupa duas horas de condução por dia. As avarias de camiões na época natalícia eram o pesadelo de qualquer gestor de logística.

Vamos conversar

E-commerce

As lojas online podem ficar sobrecarregadas com produtos que não vendem neste momento. A maioria das empresas de e-commerce mais conhecidas já percebeu que as pessoas compram estes produtos em vez de outros. As lojas ficavam sem artigos populares nas vendas da Black Friday porque ninguém previa o pico de procura.

Vamos conversar

Telecomunicações

Nada é mais frustrante do que chamadas cortadas durante conversas importantes porque uma antena decidiu avariar. A minha operadora desvia agora as chamadas automaticamente das zonas com problemas, para que eu não perca a ligação a meio de uma conversa com a minha mãe. Os operadores de apoio ao cliente não sabiam quem ia cancelar até as pessoas ligarem para o fazer.

Vamos conversar

Publicidade e marketing

Os anunciantes bombardeavam toda a gente com anúncios de produtos, na esperança de que alguém precisasse daquele em concreto. Muitas plataformas de publicidade finalmente resolveram este problema, porque os clientes recebem aquilo que procuram. Os departamentos de marketing gastavam fortunas em campanhas falhadas por terem adivinhado mal o que as pessoas queriam.

Vamos conversar

Produção

Os operários inspecionavam os produtos à vista à procura de defeitos, mas a atenção humana dispersa-se depois de oito horas a olhar para linhas de montagem. As câmaras de controlo de qualidade nunca se cansam nem se distraem a pensar nos planos para o fim de semana. Quando uma máquina crítica avariava de repente, planos de produção inteiros iam por água abaixo.

Vamos conversar

Energia

Lembra-se das falhas na rede elétrica em vários países quando todos os aquecedores trabalhavam ao máximo durante aquela tempestade de gelo? Os operadores da rede preveem agora os picos de procura e preparam capacidade extra antes de os fenómenos meteorológicos chegarem. Os painéis solares produzem energia de forma irregular, consoante a nebulosidade, o que dificulta o planeamento da distribuição de eletricidade.

Vamos conversar

Automóvel

Os carros avariavam sem aviso, deixando as pessoas no meio do nada, na autoestrada. Os mecânicos dizem que os veículos modernos praticamente se autodiagnosticam e avisam os condutores de problemas semanas antes de as falhas acontecerem. Os sistemas GPS enviavam os condutores diretamente para engarrafamentos com informação de estradas desatualizada.

Vamos conversar

Jogos

Os jogadores abandonavam em fúria jogos impossivelmente difíceis ou aborreciam-se com jogos demasiado fáceis, porque os programadores tinham apenas adivinhado os níveis de dificuldade. Os batoteiros estragavam partidas online durante meses até as empresas os apanharem. O algoritmo de recomendação da Steam finalmente deixou de me sugerir simuladores de agricultura quando só jogo jogos de tiros em primeira pessoa.

Vamos conversar

Viagens

Tradicionalmente, os hotéis cobravam o mesmo na época alta e na baixa, perdendo receitas durante eventos populares. Os atrasos de voos apanhavam de surpresa os passageiros que reservavam ligações com escalas apertadas. O apoio ao cliente tratava todos da mesma forma, mesmo quando alguns viajantes corriam o risco de perder o casamento da irmã por causa de cancelamentos.

Vamos conversar

A nossa stack tecnológica de desenvolvimento de ML

Armazenamento de dados
Processamento e preparação de dados
Bibliotecas e frameworks de ML
Ferramentas de DevOps
Infraestrutura cloud
Ferramentas de visualização
Ferramentas de monitorização e rastreio

Os nossos processos de desenvolvimento de software de machine learning

01
Identificação do problema de negócio
Descobrimos o que realmente não funciona no seu negócio, em vez de presumir que conhecemos os seus problemas. Sentamo-nos com a sua equipa para perceber o que faz perder tempo ou custa dinheiro. Não vale a pena construir tecnologia impressionante que não resolve os problemas reais do dia a dia.
02
Análise exploratória de dados
Exploramos a confusão de dados que tem para ver o que lá existe realmente. A maioria das empresas acha que tem bons dados até alguém olhar de perto. Encontramos os padrões que importam e identificamos os problemas que levariam os modelos a dar respostas erradas mais tarde.
03
Preparação de dados
Limpamos os seus dados porque, em machine learning, entradas más dão resultados maus. Corrigimos informação em falta, removemos duplicados e organizamos tudo para que os algoritmos possam realmente utilizá-lo. Este trabalho aborrecido determina se o seu ML tem sucesso ou falha.
04
Modelação e avaliação de dados
Testamos diferentes algoritmos para ver o que funciona melhor com os seus dados e requisitos de negócio. Construímos vários modelos e comparamos o desempenho, em vez de escolher o primeiro que parece razoável. Escolhemos com base nos resultados, não na popularidade.
05
Implementação
Integramos o modelo funcional nos seus sistemas de negócio reais sem estragar os processos existentes. Testamos tudo a fundo, porque os ambientes de produção surpreendem sempre com problemas que não apareceram durante o desenvolvimento. Garantimos que gera valor real.
06
Monitorização e suporte
Analisamos e atualizamos o seu ML porque as condições do seu negócio mudam e os padrões dos dados alteram-se. Os modelos ficam desatualizados com o tempo e precisam de atualizações regulares. A monitorização do desempenho deteta problemas antes de afetarem as suas operações ou darem aos utilizadores más experiências.

Automatize processos com machine learning inteligente.
Comece já!

Vamos conversar CTA CTA

Perguntas frequentes

O que é o machine learning?

O machine learning usa computadores para reconhecer padrões nos dados sem que alguém programe todos os cenários possíveis. Em vez de escrever regras para cada situação, mostram-se exemplos ao sistema e ele descobre os padrões. Tal como os filtros de spam aprendem a apanhar e-mails indesejados ao verem milhares de exemplos.

Porque precisa de machine learning?

Porque as pessoas não conseguem processar enormes quantidades de dados com a rapidez necessária para detetar padrões úteis. O seu cérebro explodiria ao tentar analisar milhões de transações de clientes à procura de fraude. O ML faz o trabalho pesado enquanto se concentra nas decisões que exigem discernimento humano.

Quais são os melhores exemplos de machine learning?

A Netflix sabe que vai ver mais um documentário policial, mesmo quando diz que quer comédias. A Amazon sugere produtos de que não sabia que precisava. Os bancos apanham fraudes de cartão de crédito antes de notar cobranças suspeitas. O seu e-mail não fica inundado de spam porque os filtros aprendem como é o lixo.

Onde se podem usar soluções de ML?

Os hospitais usam-no para ler exames médicos mais depressa do que os radiologistas. Os bancos apanham fraudes em tempo real. As fábricas preveem quando as máquinas vão avariar antes de isso acontecer. Os retalhistas têm em stock os produtos certos. As equipas de marketing visam pessoas que podem realmente comprar, em vez de incomodar toda a gente.

O ML é adequado a uma pequena empresa?

As pequenas empresas podem usar ML sem contratar cientistas de dados nem comprar servidores caros. Os serviços cloud tornam-no acessível. Automatize o apoio ao cliente, preveja que produtos encomendar ou descubra por que razão os clientes deixam de comprar. Já não precisa de um orçamento enorme.

Compensa financeiramente implementar ML?

No início, terá de investir para aplicar ML no seu negócio. Mas a maioria das empresas poupa dinheiro a longo prazo, porque a automação acelera a tomada de decisões e evita problemas. As plataformas cloud tornam-no mais barato do que construir tudo de raiz. O retorno do investimento costuma surgir em meses, não em anos.

Contacte-nos

Tem em mente um projeto de software à medida? Contacte-nos hoje para agendar uma consulta ou pedir um orçamento. A nossa equipa está aqui para dar vida à sua visão.
Conte-nos sobre o seu projeto