Intelligent technologyfor the digital world.
Usamos o potencial ilimitado da IA para criar a tecnologia do próximo século; com o objetivo de resolver as necessidades das empresas digitais, aplicando uma inteligência de software pioneira.
Ecossistema Big Data
Combinamos a potência do Big Data com os recursos de análise e visualização oferecidos pelas ferramentas atuais.
Análise Cognitiva
Agentes virtuais multiplataforma capazes de interpretar a linguagem humana e responder entrando em uma conversa.
Machine Learning
Sistemas que identificam padrões complexos a partir de volumes incalculáveis de dados, sendo capazes de prever cenários de maneira confiável.
01. Ecossistema Big Data
Big Data Architecture
Arquitetura de Big Data, orquestrada com camadas centradas em dados: transformação de dados, armazenamento e processamento, exploração e administração e serviços de dados por meio de APIs.
Data Science
Envolve metodologias, processos e sistemas para extrair conhecimento e compreensão de dados em suas diferentes formas, sejam estruturadas ou não, e de múltiplas fontes.
Predictive Models
Análise avançada que usa dados novos e históricos para prever atividade, comportamento e tendências futuras. Aplicação da linguagem de marcação de modelos preditivos (PML) e uso de interfaces de programação de aplicativos.
Data Analytics
Serviços de coleta de dados, integração e visualização, soluções de análise de negócios, redes sociais e disseminação digital, análise de políticas e suporte a decisões, e avaliação de qualidade de dados.
02. Análise Cognitiva
Artificial Vision
Captura e análise de informação visual com eficiência e precisão que são muito superiores ao olho humano, variando desde a identificação de assinaturas até a análise de imagens médicas.
Natural Language Processing
Entenda o significado real de qualquer consulta executada (semântica). Através da linguística computacional, os computadores podem decifrar a linguagem humana, sendo capazes de imitar uma conversa.
Cognitive Computing
Ele usa muitos dos mesmos fundamentos da IA, como ML, ANNs, PNL e análise de sentimentos, para acompanhar os processos de resolução de problemas humanos. Sistemas que aprendem em escala, raciocinam com propósito e interagem com eles.
Artificial Neural Networks
Baseado em uma coleção de unidades conectadas ou nós chamados neurônios artificiais, as RNAs ou redes neurais artificiais são sistemas de computador que aprendem progressivamente ao considerar exemplos, geralmente sem programação específica de tarefas.
03. Machine Learning
Unsupervised Learning
Redução dimensional (incluindo compressão significativa, descoberta de estruturas e visualização de Big Data) e agrupamento em clusters (segmentação de clientes, MKT dirigido e sistemas de recomendação).
Reinforcement Learning
Focado em decisões em tempo real, navegação com robôs, Inteligência Artificial na gamificação, aquisição de habilidades e tarefas de aprendizagem. Método de tentativa e erro para descobrir as melhores ações recompensadas.
Supervised Learning
Com base em padrões de construção, incluindo Classificação (retenção de clientes, detecção de fraude, diagnóstico) e Regressão (previsão de previsões de marketing e vendas, previsão e crescimento).
