AI och data

Maskininlärning och AI-utveckling

Med vår utveckling inom maskininlärning och AI går AI från demo till en fungerande del av din produkt. Vi hittar var en modell kan spara tid eller avslöja något nytt, bygger den på dina data och sätter den i händerna på de människor som behöver den.

Det här levererar vi

Det här ingår i vår utveckling inom maskininlärning och AI

AI finns i mycket av vårt senaste arbete: moksa.AI och Surveillance Services upptäcker stölder i kameraflöden, Smart Defence identifierar högriskaktivitet hos fordon i realtid och Penny AI förenklar bokföringen för frilansare. I samtliga fall spelade modellen roll bara för att produkten runt den gjorde resultaten användbara.

Många AI-projekt fastnar mellan ett lovande experiment och en funktion som människor faktiskt använder. Vi undviker det genom att börja med en tydlig affärsfråga, tidigt kontrollera om dina data kan besvara den och bygga integrationen parallellt med modellen. Resultatet är en funktion som passar dina befintliga system och arbetsflöden, med en träffsäkerhet som mäts och övervakas i stället för att tas för given.

Prediktiv analys och prognoser

Vi bygger modeller som förutspår efterfrågan, användning, risk eller intäkter utifrån dina historiska data och presenterar prognoserna där besluten fattas.

Språkteknologi (NLP)

Klassificera, sök i, sammanfatta eller hämta information ur dokument, e-post och supportmeddelanden, så att ditt team lägger mindre tid på att läsa och sortera.

Datorseende

Upptäck objekt, människor och händelser i bilder och video. Våra projekt inom övervakning och fordonssäkerhet använder datorseende för att skicka larm i realtid.

Intelligent processautomatisering

Kombinera modeller med affärsregler för att automatisera återkommande beslut, med en människa kvar i loopen där mycket står på spel.

Datadrivet beslutsfattande

Instrumentpaneler, larm och rapporter gör modellernas resultat till tydliga åtgärder, till exempel värmekartor, riskpoäng eller flaggade händelser.

Skräddarsydda AI-modeller

När färdiga modeller inte räcker tränar och utvärderar vi skräddarsydda modeller på dina data och övervakar dem i produktion.

Process

Så arbetar vi

  1. Hitta användningsfallet

    Vi identifierar var maskininlärning kan skapa mätbart värde och kontrollerar att det finns data som stöder det.

  2. Förbered data

    Vi samlar in, rensar och märker data och avsätter en rättvisande testmängd.

  3. Bygg och utvärdera

    Vi tränar kandidatmodeller och mäter dem mot överenskomna mått och en enkel referensnivå.

  4. Integrera

    Modellen paketeras bakom ett API och byggs in i din applikation, instrumentpanel eller ditt arbetsflöde.

  5. Övervaka och förbättra

    Vi följer träffsäkerheten i produktion och tränar om modellen när dina data förändras.

Verktyg och kompetens

Det här arbetar vi med

  • Ramverk för maskininlärning
  • Datorseende
  • Språkteknologi
  • Prediktiva modeller
  • API:er och instrumentpaneler för modeller
  • Driftsättning i molnet eller lokalt

Vi väljer ramverk och hosting för varje projekt, till exempel på en molnplattform som AWS, Azure eller Google Cloud, eller på dina egna servrar.

Varför CouSync

Varför välja CouSync

  • AI som lanseras i produkter

    Vårt AI-arbete finns i verkliga applikationer som moksa.AI, Smart Defence och Penny AI – inte i presentationer.

  • AI och systemutveckling i samma team

    Våra ingenjörer inom AI och data science arbetar sida vid sida med våra backend- och fullstackingenjörer.

  • Ärliga om vad AI kan göra

    Om en enklare regelbaserad lösning räcker säger vi det. Vi mäter modeller mot en referensnivå innan vi rekommenderar dem.

  • Leverans hela vägen

    Vi sköter data, modeller, API:er, instrumentpaneler och driftsättning, så ingenting faller mellan stolarna.

Vanliga frågor

Vanliga frågor

Vilka problem kan maskininlärning lösa för mitt företag?

Vanliga exempel är att förutspå efterfrågan, upptäcka händelser i video, klassificera dokument och meddelanden, bedöma risker och automatisera återkommande beslut. Under ett första samtal tittar vi på dina mål och data för att hitta den mest värdefulla startpunkten.

Hur mycket data behöver jag?

Det beror på uppgiften. Vissa problem kan lösas med befintliga förtränade modeller och lite egen data, medan andra kräver en större märkt datamängd. Vi bedömer dina data innan vi rekommenderar ett tillvägagångssätt.

Kan ni lägga till AI-funktioner i vår befintliga produkt?

Ja. Vi bygger modeller bakom ett API och integrerar dem i din applikation, så att dina användare får AI-funktioner utan att produkten behöver byggas om.

Hur mäter ni om en modell fungerar?

Vi kommer överens om mått i förväg, testar på data som modellen inte har sett och jämför med en enkel referensnivå. I produktion fortsätter vi att övervaka träffsäkerheten.

Hålls våra data säkra?

Vi arbetar inom dina säkerhetskrav, begränsar åtkomsten till personerna i ditt projekt och diskuterar med dig var modellerna ska köras, till exempel i ditt eget molnkonto eller på dina servrar.

Vad är skillnaden mellan maskininlärning och generativ AI?

Maskininlärning förutspår eller klassificerar oftast, till exempel försäljningsprognoser eller att upptäcka en händelse i video. Generativ AI skapar nytt innehåll, till exempel text eller bilder. Vi erbjuder båda – se vår tjänst för generativ AI.

Behöver du hjälp med Maskininlärning och AI?

Berätta vad du bygger. Vi svarar med frågor, idéer och ett tydligt nästa steg.