AI\ML SOB MEDIDA PARA DECISÕES CRÍTICAS
Criamos modelos específicos para seus dados, preparados para operar em produção com controle, precisão e evolução contínua.
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL COM MACHINE LEARNING APLICADA
Com IA aplicada à engenharia de software, desenvolvemos soluções que usam Machine Learning para resolver problemas específicos do negócio e melhorar processos operacionais. Criamos modelos capazes de aprender com dados do seu domínio, apoiar análises preditivas e automatizar decisões com mais consistência, controle e rastreabilidade.
ONDE APLICAR ML
Nossos consultores orientam o desenvolvimento de modelos de Machine Learning sob medida, começando pela análise dos seus processos, dados disponíveis e objetivos de negócio. A partir desse diagnóstico, identificamos cenários de aplicação, definimos resultados esperados, selecionamos algoritmos e tecnologias adequadas e estruturamos o escopo para transformar o modelo em uma solução aplicável ao seu contexto.
MODELOS QUE FAZEM A DIFERENÇA
A partir dos dados disponíveis e dos objetivos definidos, selecionamos os algoritmos mais adequados para cada cenário de negócio. Também conduzimos a preparação dos dados — coleta, limpeza, estruturação e validação — para garantir uma base consistente para o treinamento.
Quando faz sentido, adaptamos modelos existentes. Quando o problema exige maior especificidade, desenvolvemos modelos personalizados, testando sua performance para garantir que operem com estabilidade, precisão e aderência ao contexto da empresa.
NEGÓCIO INTELIGENTE É NEGÓCIO RÁPIDO E COM IA
Aplicamos Machine Learning em cenários críticos do negócio, como detecção de fraudes, concessão de crédito, otimização logística e precificação baseada em concorrência. Também atuamos em análise de sentimento a partir de texto ou voz, previsão de falhas em equipamentos e identificação de anomalias ou intrusões em redes. Cada modelo é desenvolvido considerando o contexto, os dados e os objetivos específicos da sua operação, garantindo aplicabilidade real e impacto mensurável.
SEU NEGÓCIO INTEGRADO E COM DECISÕES EM REAL TIME
Criamos aplicações de Machine Learning integradas aos seus sistemas corporativos para gerar insights em tempo real a partir de dados operacionais. Os modelos podem organizar fluxos de informação, reconhecer padrões e apoiar decisões com base em dados vindos de diferentes fontes, como plataformas de streaming, APIs, bancos de dados, microsserviços, planilhas e outros sistemas internos.
Cada solução é estruturada conforme o contexto do negócio, os dados disponíveis e o nível de automação necessário, garantindo que o ML seja aplicado de forma específica, integrada e útil para a operação.
O QUE FAZEMOS NO TRABALHO DE CONSULTORIA EM IA/ML:
Construímos
Enriquecemos modelos padrões de ML com scripts personalizados de pré-processamento de dados para vetorização de dados, remoção de outliers e correlações. Fazendo o upload do conjunto de dados preparado, configuramos modelos de ML de acordo com seus objetivos.
Treinamos
Executamos algoritmos de treinamento que encontram dependências em conjuntos de dados diferentes, incluindo dados estruturados e não estruturados, gerados por humanos e fornecidos por sistemas.
Aperfeiçoamos
Avaliamos os resultados gerados pelos modelos ML e ajustamos seus parâmetros continuamente até que os resultados se tornem aceitáveis.
Publicamos
Agrupamos o código-fonte do modelo ML em um contêiner separado, publicando-o na plataforma necessária, para que você possa começar a obter benefícios dos dados gerados recentemente.
FERRAMENTAS QUE USAMOS
Como exemplo de ferramenta de ML, usamos o TensorFlow. O TensorFlow é uma plataforma de código aberto idealizada para soluções com Machine Learning. Possui um ecossistema flexível e abrangente de ferramentas, bibliotecas e recursos da comunidade que permite a pesquisadores desenvolver o que há de mais moderno em ML e a desenvolvedores construir e implantar facilmente aplicações com ML.
Com o TensorFlow Extended (TFX) é possível ter um pipeline de ML de produção completo. Para executar inferência em dispositivos móveis e de borda, o mais adequado é o TensorFlow Lite. Com este último é possível treinar e implementar modelos em ambientes JavaScript usando o TensorFlow.js.
