Skjemaet er sendt inn.
Du finner mer informasjon i innboksen din.
DataAIBruksområderSuksesshistorierWhile others sell the promise of AI, we implement it, ready for battle. Innowise digs into data, teaches machines to think, see, and catch anomalies, and tames LLMs inside your corporate systems. You capitalize on smoother processes and lower expenses.
While others sell the promise of AI, we implement it, ready for battle. Innowise digs into data, teaches machines to think, see, and catch anomalies, and tames LLMs inside your corporate systems. You capitalize on smoother processes and lower expenses.
Maskinlæring tilfører intelligens til kjerneprosessene dine, og det er her forretningseffekten begynner.
25%
ML-based analytics help forecast demand and consumption more precisely.
10x
LLM ensures automated classification, data extraction, and contract summation.
35%
Computer vision tools level up production visual control and sorting.
60%
ML models drive instant anomaly detection in transactions and equipment operations.
20%
Predictive models help identify churn risk early and deliver personalized offers.
up to 80%
Your employees no longer have to handle manual data entry, ticket classification, and other routine tasks.
Gain smart assistants capable of multi-step reasoning and automatic task execution to reduce manual work and compress decision cycles.
See what’s coming ahead with Innowise-built models for demand prediction, risk modeling, trend analysis, and scenario planning, which means fewer cost surprises.
We train machines to see and understand the world, far beyond face recognition. Our models are used in quality control, security, medical image analysis, and more.
For tekstintensive arbeidsflyter kan våre NLP-løsninger klassifisere tekst, oppdage sentiment, analysere dokumenter og drive chatboter for å hente ut innsikt raskt.
Løsningene våre lærer seg brukeratferd og tilbyr relevant, rangert innhold eller produkter. Brukerne merker det kanskje ikke engang, men de fortsetter å komme tilbake, noe som bygger langsiktig lojalitet.
Å finne “nåla i høystakken” i sanntid er mulig med ML. Innowises systemer overvåker transaksjoner og IoT-data 24/7, og utløser varsler ved avvik.
Øk inntektene med prising i sanntid. Våre motorer for prisoptimalisering bruker live-data om etterspørsel, konkurranse og atferd for å forbedre marginer og beslutningstaking.
Kort ned ukevis med manuelt arbeid til timer. Støttet av ML behandles kontrakter, fakturaer og andre dokumenter mye raskere og helt uten feil.
Vi kombinerer alt du trenger for datadrevne løsninger: ML-modeller, dashbord, automatiserte anbefalinger og mer, for å støtte beslutninger på ledernivå.
Sertifiserer at vi sikrer ML-treningsdata, modeller og pipelines mot uautorisert tilgang.
Sertifiserer at vår kvalitetsstyring sikrer reproduserbarhet og versjonskontroll på tvers av løsninger for ML-utvikling.
Our ML systems are designed to align with SOC 2 trust services criteria for security, availability, and confidentiality.
Vi følger opp dette ved å styre ML-livssyklusen gjennom formell risikovurdering og kontinuerlig overvåking.
Vi sikrer etterlevelse gjennom lovlig datainnsamling, forklarbarhet og rett til sletting for ML-drevne beslutninger.
Vi følger britiske (UK) spesifikke krav for transparens og lovlig behandling innen ML-utvikling.
Vi implementerer sikkerhetstiltak for å sikre at ML-systemer beskytter helsedataenes konfidensialitet og integritet.
Vi isolerer ML-miljøer og håndhever kryptering for alle systemer som håndterer betalingskortdata.
Dette hjelper oss med systematisk å identifisere og styre AI-spesifikke risikoer gjennom hele ML-livssyklusen.
Vi klassifiserer ML-systemer etter risikonivå og dokumenterer samsvarsvurderinger.
Dette veileder vår integrasjon av AI-spesifikk risikostyring i utviklingsprosessene.
Vi følger dets styringsprinsipper for å etablere ansvarlighet for beslutninger som ML-systemet tar.
Innowises Data- og AI-hub samler over 300 av de skarpeste hodene innen maskinintelligens som skaper produksjonsklar AI, uansett utfordring. Med over 200 AI-drevne prosjekter i ryggen, bygger vårt utviklingsselskap for ML-programvare smarte systemer skreddersydd for dine bruksområder og din infrastruktur, slik at du ser reell avkastning.
Innowise, et utviklingsselskap for maskinlæringsprogramvare, har en strukturert tilnærming til å bygge ML-systemer ved å kombinere ekspertise innen datavitenskap (data science), MLOps og modellarkitektur for å levere løsninger som er nøyaktige, skalerbare, forklarbare og robuste.
We translate your business problems into ML objectives and break them down into structured tasks to build a roadmap for models that deliver value.
Before any model sees the light of day, we prepare the data: cleaning, structuring, and organizing it into a format that a machine can learn from.
After the data has been cleaned and unified, we define the features for the model training and validation to make it accurate and robust.
We select the appropriate ML algorithms, then train the model, tune its parameters, and validate its performance to ensure it meets real-world requirements.
Once the ML model is developed, we deploy it into your infrastructure. This involves building APIs or batch processes that integrate your systems with the model.
Since models don’t reach optimal performance after a single tuning cycle, we continue to monitor, refine, and retrain them to retain accuracy over time.
Vi tilpasser ML til regelverksetterlevelse, virksomhetsstyring (governance) og infrastruktur slik at det passer naturlig inn.
Scikit-learn
XGBoost
LightGBM
CatBoost
PyTorch
TensorFlow
Keras
Hugging Face Transformers
LangChain
LlamaIndex
OpenAI APIs
Llama
Falcon
Mistral
MLflow
Kubeflow
Weights & Biases
Docker
Kubernetes
GitHub Actions
GitLab CI
Jenkins
Amazon SageMaker
Amazon Transcribe
Amazon Polly
Amazon Comprehend
Amazon Rekognition
Azure Machine Learning
Azure Cognitive Services
Azure AI Bot Service
Microsoft Foundry
Vertex AI
Google Conversational AI
Google Document AI
Google AI for IndustriesScikit-learnXGBoostLightGBMCatBoostPyTorchTensorFlowKerasHugging Face TransformersLangChainLlamaIndexOpenAI APIsLlamaFalconMistralMLflowKubeflowWeights & BiasesDockerKubernetesGitHub ActionsGitLab CIJenkinsAmazon SageMakerAmazon TranscribeAmazon PollyAmazon ComprehendAmazon RekognitionAzure Machine LearningAzure Cognitive ServicesAzure AI Bot ServiceMicrosoft FoundryVertex AIGoogle Conversational AIGoogle Document AIGoogle AI for Industries
Ifølge PluralSight AI Skills Report rapporterte 97 % av selskapene som bruker AI-teknologi en økning i produktivitet, tjenestekvalitet og nøyaktighet. Maskinlæring har gått fra å være “kjekt å ha” til å bli en kritisk komponent i forretningsdriften. Fokuset er nå i mindre grad på å lage modeller som “ser bra ut” når de bygges i et laboratorium, og mer på å bygge systemer som er levende organismer som kan lære og reagere for å levere reell ytelse i miljøene de opererer i, og dermed bidra til målbare resultater.
Prisen for utvikling av en maskinlæringsapp varierer vanligvis fra $40 000 til $200 000. Kostnadene varierer basert på metodene som brukes for datapreprosessering; hvilken modellarkitektur som brukes (regresjon, CNN, transformer-modeller, etc.); valg av infrastruktur (sky eller on-prem); og kompleksiteten knyttet til å integrere maskinlæringen med eksisterende systemer.
Tiden varierer, men generelt kan enkle modeller med rene data bygges i løpet av noen uker, sammenlignet med prosjekter i den virkelige verden som kan ta et halvt år eller mer. Mye av tiden går med til å rydde opp i rotete data, skape meningsfulle funksjoner (features), finjustere hyperparametere og kjøre ML-modellen gjennom en rekke testscenarioer.
Som et erfarent utviklingsselskap for maskinlæring analyserer vi først dataene på jakt etter ubalanser eller skjevheter (bias) som kan påvirke modellens ytelse. Vi finjusterer dem ved å justere datavektingen eller ved å anvende "adversarial debiasing", for å gjøre maskinlæringsmodellen i stand til å behandle ulike datagrupper likt. I tillegg bruker vi verktøy for forklarbarhet, som SHAP, for å evaluere og forstå modellens prediksjoner, og vi overvåker modellen kontinuerlig for å oppdage nye former for skjevhet.
ML er en underkategori av AI, og fokuserer på å lære gjennom erfaring (via data) ved å identifisere trender og mønstre for å forutsi fremtiden. AI er et mer omfattende sett av algoritmer som inkluderer regelbasert logikk, NLP og robotikk. I dag refererer de fleste bedrifter som snakker om "AI" egentlig til ML.
Hvis du produserer data, kan du bruke maskinlæring. Det driver prediktivt vedlikehold i produksjon, risikoscoring i finansinstitusjoner og personalisering innen e-handel. Dette er bare noen få eksempler på hvordan du kan bruke det til å redusere kostnader og forbedre kundeopplevelsen.
For tradisjonell eller veiledet (supervised) maskinlæring trenger du strukturerte, merkede (labelled) data; for prosessering av naturlig språk (NLP), tekstdata; for bilder, ustrukturerte data; og for lyd, enten ustrukturerte eller merkede data. Dataene dine bør gjenspeile virkelige forhold slik at modellene dine ikke skaper skjevheter eller upålitelige resultater.
Begge deler. Vi starter vanligvis med ferdigtrente modeller og finjusterer dem på dine data, og forbeholder våre tjenester for skreddersydd maskinlæringsutvikling til spesialiserte domener der hyllevare-modeller kommer til kort.
Modellene pakkes som API-er, containeriseres og rulles ut på en måte som eliminerer potensielle feil. Integrasjonen tilpasses din eksisterende infrastruktur for CI/CD, sikkerhet og overvåking.
