Construímos soluções mais inteligentes para problemas de negócios. Somos um provedor de serviços de Machine Learning que ajuda as empresas a reduzir custos, economizar tempo, automatizar operações, aumentar a produtividade e aumentar a eficiência e eficácia.
Os dados estão crescendo mais rápido do que nunca. Atualmente, cerca de 1,7 megabytes de novas informações serão criadas para cada ser humano a cada segundo. Essa quantidade de dados não pode ser processada usando métodos tradicionais.
O Machine Learning já amadureceu a ponto de ser uma parte vital do planejamento estratégico de qualquer organização. Também transformou os negócios de hoje, fazendo-os perceber o poder real de obter insights significativos a partir dos dados. No entanto, poucos estão totalmente preparados ou possuem as habilidades necessárias para aproveitar o potencial do Machine Learning.
O QUE FAZEMOS: NOSSA ABORDAGEM PARA PROJETOS DE MACHINE LEARNING
O Machine Learning resolve tarefas complicadas do mundo real de maneira escalável.
Como empresa de consultoria em Machine Learning, aconselhamos sobre a melhor abordagem caso detecte uma necessidade que possa ser atendida com um projeto de Machine Learning.
Algumas aplicações viáveis de Machine Learning que nossa equipe de Data Science tem experiência em trabalhar são:
- Sistemas de Recomendação
- Reconhecimento de padrões
- Previsão de comportamento
- Agrupamento de dados
Como parte do processo de Machine Learning, uidamos de todo o desenvolvimento do projeto — desde a determinação dos requisitos até a entrega de uma solução completa.
O fluxo a seguir descreve como a Vybrant pode acompanhar sua empresa em todo o projeto de Machine Learning.
- Coletar.Tudo começa com a coleta de dados porque, sem ela, não conseguiremos enxergar novas oportunidades. Nossos cientistas de dados transmitem essa tarefa para nossa equipe de engenharia de dados, dando a eles ideias amplas sobre o que eles desejam capturar para criar novos insights. Esta etapa define o fluxo de dados integrado.
- Melhorar. Todos sabemos que os dados por si só não significam nada, então Cientistas de Dados, Analistas de Dados e Engenheiros de Dados trabalham juntos para adicionar contexto a novos dados. Esta é a camada de transformação de dados, onde esses novos registros são organizados para serem significativos para diferentes usuários ou aplicativos.
- Relatar. Ao organizar os dados, agora podemos começar a trabalhar na extração de informações, e estamos começando a olhar para o passado para entender o que temos hoje. Esta etapa está relacionada aos negócios porque é aqui que você pode habilitar a capacidade de rastrear KPIs e OKR.
- Servir. Depois que os dados são organizados e rastreados, você pode começar a trabalhar no presente e fornecer dados aos usuários finais para que eles possam contribuir com mais contexto para seus dados. Nesta etapa, você pode começar a pensar no que sua organização prevê agora que você entende o passado e trabalha no presente. Você pode confiar no uso de seus dados para começar a trabalhar no que esperar do futuro.
- Prever. Finalmente, os dados estão prontos, o contexto é conhecido. Agora, nossos Cientistas de Dados podem começar seu trabalho com conhecimento, dedicar tempo ao que a organização quer saber, usar as ferramentas onde têm expertise, Machine Learning, AI, Deep Learning e algoritmos que unem dados e contexto para ter uma melhor compreensão do que esperar dos próximos cenários.
Na Hexacta, estabelecemos uma equipe dedicada de especialistas em Data Science e Data Engineer para pesquisar e criar soluções personalizadas de Machine Learning que aumentarão a escala de nossos clientes. Nossa equipe de engenheiros analisa os dados, obtém insights rápidos e confiáveis e cria modelos para identificar padrões que fornecem soluções precisas e rápidas para nossos clientes.
Com nossa profunda experiência em solução de problemas e transformação de negócios, somos o parceiro perfeito e a empresa de desenvolvimento de Machine Learning para ajudar as empresas a obter valor de seus conjuntos de dados brutos.