Machine Learning
IA - Intelligenza Artificiale, scoprire e sfruttare il potenziale
Gli algoritmi che aiutano a sfruttare appieno il potenziale della vostra azienda, tradotti in soluzioni software stabili e user-friendly, sono pietre miliari che apriranno la strada al futuro della vostra azienda.
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Le informazioni che otteniamo dai dati aziendali ci permettono di sviluppare algoritmi che possono costituire la base dei vostri futuri processi decisionali. Questi includono previsioni di vendita, l'analisi dei processi di produzione e le relative misure di ottimizzazione, ad esempio la riduzione dei colli di bottiglia o dei tempi morti, soluzioni che consentono la manutenzione preventiva, ma anche soluzioni innovative per la comunicazione automatizzata con i clienti, l'automazione del marketing e l'esecuzione automatica di compiti ripetitivi. Naturalmente, gli algoritmi vengono monitorati e continuamente sviluppati, in modo che possiate sempre fare affidamento su un pool di dati affidabile e su soluzioni software a bassa manutenzione.
Presso Limendo utilizziamo diverse tecnologie per raggiungere gli obiettivi comuni. Ciascuna di queste tecnologie ha punti di forza e applicazioni specifiche. Sono spesso utilizzate in combinazione per ottenere risultati ottimali.
Di seguito, elenchiamo alcune delle tecnologie che abbiamo già utilizzato nei nostri progetti:
PySpark è la libreria Python per Apache Spark, un potente framework per l'elaborazione e l'analisi di Big Data. PySpark consente l'integrazione senza soluzione di continuità dell'apprendimento automatico nei flussi di lavoro basati su Spark e offre una vasta gamma di algoritmi e strumenti per l'analisi e la modellazione dei dati.
Random Forest è un algoritmo di ensemble basato su alberi decisionali. Combina più alberi decisionali per generare previsioni robuste ed accurate per la classificazione o la regressione. Ciascun albero viene addestrato su un set di dati casuale e con una selezione casuale di caratteristiche.
Gradient Boosting è una tecnica di ensemble in cui diversi algoritmi di apprendimento deboli (ad esempio alberi decisionali) vengono addestrati uno dopo l'altro, con ciascun albero che cerca di correggere gli errori del precedente. Ciò porta a un miglioramento graduale delle prestazioni del modello.
XGBoost (Extreme Gradient Boosting) è un'estensione avanzata dell'algoritmo di Gradient Boosting. Si distingue per le ottimizzazioni e le tecniche di regolarizzazione che aumentano la precisione del modello e ne evitano l'overfitting.
TensorFlow è un potente framework open source per il machine learning sviluppato da Google. Supporta la creazione e l'addestramento di reti neurali e modelli di deep learning. TensorFlow offre una vasta gamma di strumenti e API utilizzabili da ricercatori e sviluppatori per creare modelli complessi per una varietà di applicazioni.
Le reti neuronali sono una classe di algoritmi di machine learning ispirati al funzionamento del cervello umano. Sono spesso chiamate reti neurali artificiali (RNA) e costituiscono una base importante per molte applicazioni di machine learning, specialmente nell'ambito del deep learning.
NLP (Natural Language Processing) è un campo del machine learning che si concentra sulla lavorazione e interpretazione del linguaggio naturale umano. Include tecnologie come l'analisi del testo, l'analisi del sentiment, il riconoscimento delle entità nominate e la traduzione automatica, utilizzate per comprendere, classificare e generare dati testuali.
Rasa è una piattaforma open source per lo sviluppo di applicazioni di intelligenza artificiale conversazionale e chatbot. Fornisce strumenti e framework per la creazione di interazioni con i chatbot, l'addestramento di modelli NLP e la gestione delle conversazioni con gli utenti.
ChatGPT è una versione del modello GPT (Generative Pre-trained Transformer) sviluppato da OpenAI. GPT è un modello AI innovativo basato sull'architettura dei trasformatori ed è addestrato mediante apprendimento supervisionato. La proprietà "Generative" significa che GPT è in grado di generare testo simile a quello umano basato sugli input forniti. In questo caso, non si tratta della creazione di un modello autonomo, ma piuttosto dell'integrazione e delle richieste corrette alla AI.
Il software di controllo innovativo di Finanzwerkstatt. Per un reporting significativo con un semplice clic.
L'add-in per Excel certificato da Microsoft e multiutente, progettato per fornire rapidamente una panoramica delle attuali cifre aziendali, è dotato di connessioni ai principali sistemi ERP presenti sul mercato dell'Alto Adige, consentendo una rappresentazione automatizzata dei dati senza necessità di formazione intensiva. In qualsiasi momento e ovunque.
wingX è stato sviluppato agilmente e continuamente migliorato nel corso di circa un anno. Il software è stato realizzato utilizzando il stack tecnologico MEAN e successivamente è stato ampliato con una previsione delle entrate basata sull'intelligenza artificiale - basata su Python.
Il pacchetto completo di Business Intelligence: Data Warehouse, Power BI, Forecast e Analytics per una perfetta rappresentazione di tutti i processi aziendali e una solida base dati e visualizzazione.
Utilizzando le più moderne tecnologie, si crea un pool di dati alimentato da diverse fonti di dati. È stato possibile integrare in modo congruente dati da tutti i sistemi esistenti e visualizzarli mediante MS Power BI. Inoltre, il sistema è collegato a 4 diversi modelli di Machine Learning: previsione delle vendite presso i punti vendita esistenti, previsione delle vendite presso nuove sedi, previsione delle quantità e pianificazione del personale. Implementazione in corso nel corso di un periodo di 2 anni utilizzando diverse tecnologie: Databricks, Datalake, Pipelines, Python, SQL e vari modelli di Machine Learning.
L'utilizzo di modelli di Machine Learning (ML) offre alle aziende una vasta gamma di opportunità. Limendo ha già esaminato molte di queste sfide. Consigliamo anche alle aziende da dove iniziare con le ottimizzazioni. Come regola generale, dovreste iniziare dove potete ottimizzare un volume di spesa elevato o dove esistono grandi potenzialità di guadagno.
Ecco alcune opportunità offerte dall'uso del Machine Learning:
Seguiamo un approccio unico nello sviluppo software, perché il nostro lavoro non si conclude con la consulenza, ma inizia da essa. Basandoci su un'analisi dettagliata del vostro modello di business, vi consigliamo non solo in termini di processi e soluzioni possibili, ma le implementiamo anche insieme a voi. In questo modo, potrete beneficiare della sinergia tra una società di consulenza e tecnologia di successo.
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