Artificial Intelligence

É uma máquina que simula a capacidade humana como raciocinar, tomar decisões, perceber e resolver problemas. Quando treinada a máquina aprende a realizar tarefas. Assim como ler, interpretar e identificar dados com muito mais facilidade e agilidade.

Por exemplo, um carro autônomo como o do Google ou da Tesla, que utilizam reconhecimento de imagem para identificar vias, placas e objetos. Usa também a inteligência de trânsito para calcular a velocidade, fazer ultrapassagens e interpretar sinalizações.

Machine Learning

São algoritmos matemáticos treinados com dados para fazer uma predição ou determinação de algo específico.

Por exemplo, é possível treinar a máquina para identificar se um e-mail é spam ou não. Isso é algoritmo supervisionado, onde é determinado o resultado.

Outra situação é onde não queremos determinar o resultado. Utilizamos algoritmo não supervisionado que classifica os e-mails como “Principal”, “Social”, “Promoções”, “Atualizações” e “Fóruns”.

Deep Learning

Aprendizagem profunda baseada no comportamento dos neurônios humanos. Apresentam-se os dados e a máquina gera modelos matemáticos para abstrações de alto nível.

É possível reconhecer imagens para diferenciar um gato de um cachorro e um ser humano de um objeto, da mesma forma que o Facebook faz com o reconhecimento de rostos durante as postagens de fotos.

Chatbot

Proporcione uma experiência de atendimento única para seus clientes!

Com a nossa solução de Chatbot você estará sempre disponível para atender seu cliente onde e quando ele precisar.

Com o Chatbot é possível obter diversas vantagens para o seu negócio, como redução de custo, escalabilidade, disponibilidade, otimização de processos, atendimento personalizado e individual. Tudo isso visando a satisfação do seu cliente e, consequentemente, pode proporcionar o aumento de vendas e retenção para sua empresa.

Reconhecimento de Áudio

Utilizamos avançados modelos de redes neurais para fazer a transcrição de áudio para texto e de texto para áudio. oferecendo mais acessibilidade e comodidade para os seus clientes.

É possível aplicar a tecnologia de reconhecimento de áudio em assistentes virtuais, Chatbots, URAs, redirecionamento de chamadas, atendimento automático em totens, dispositivos e aplicações.

Visão Computacional

Por meio de modelos de aprendizado de máquina é possível classificar as imagens em milhares de categorias, detectar objetos e rostos individuais e extrair palavras impressas contidas nas imagens.

Extraia textos (OCR)

Reconhecimento óptico de caracteres (OCR) possibilita detectar textos nas imagens. É possível extrair textos de imagens de CNH, RG, contratos, comprovantes, dentre outros documentos.

Extraia informações

Permite extrair informações sobre o conteúdo visual encontrado em uma imagem como cores, objetos, cenário, rostos, comida e textos.

Verificação facial

Detecta um ou mais rostos em uma imagem e extrai características faciais como idade, emoções, gênero, pose, sorriso e pelos faciais.

Também possibilita fazer a identificação, comparação, agrupamento e pesquisa do rosto em seu repositório.

Detecte conteúdos

Detecta diferentes tipos de conteúdo e categoria. É possível fazer o gerenciamento e aplicação de filtros como, por exemplo, conteúdo inadequado, incluindo a diferenciação de conteúdo adulto ou violento.

Detecção de Fraudes e Anomalias

Com o uso de Machine Learning sua empresa pode extrair insights para obter informações que o coloca à frente de um evento fraudulento, por meio de acesso às tendências e previsões, permitindo automatizar o processo de combate às fraudes, mesmo sendo este um processo dinâmico.


Detecção de anomalias

Utilizamos esta técnica para encontrar padrões que se desviam do comportamento normal dentro do seu negócio, ou seja, detectar anomalias.

Os algoritmos de Machine Learning aprendem e estabelecem padrões a partir de observações de dados históricos. Chamamos de não-supervisionado, pois não requer que os dados sejam previamente marcados como sendo do tipo fraudulento ou não fraudulento.


Detecção de fraudes

Utilizamos esta técnica com base em dados históricos ou observações para identificar padrões e diferenciar o comportamento normal do comportamento fraudulento.

É possível fazer a detecção ou prevenção das ações fraudulentas e até mesmo estimar o tamanho da fraude.

Sistema de Recomendação

Aumentamos o desempenho do seu negócio. Nosso objetivo é determinar quais são os itens mais atrativos para cada usuário com base em seus interesses e recomendar antes mesmo que ele tenha interagido com sua empresa.

Filtragem Colaborativa (Collaborative)

Técnica de recomendação baseada nos usuários que consiste em históricos de interesses para apresentação de novos produtos.

Temos como exemplo a NETFLIX que recomenda filmes e séries para usuários com os mesmos gostos.

Filtragem por Conteúdo (Content)

Esse método tem a função de recomendar itens com características semelhantes sendo um dos mais utilizados atualmente.

A recomendação acontece quando o usuário acessa por exemplo o Youtube, ele recebe vídeos baseados no seu histórico.

Filtragem Demográfica (Demographic)

Técnica utilizada para caracterizar interesses de acordo com a região em que o usuário está inserido, por conta das características do próprio lugar.

Por exemplo, o aplicativo Meetup recomenda eventos mais próximos de bairros e cidades em que você costuma frequentar.

Filtragem por Comunidade (Community-based)

As pessoas tendem a criar pequenos grupos dentro da sociedade onde compartilham interesses em comum.

Um exemplo conhecido é o Facebook que recomenda para os seus amigos as mesmas coisas que você curte.

Filtragem por Contexto (conxtext-aware environments)

Um usuário se comporta de maneira diferente em cada momento do dia e acessa os conteúdos de diversas formas.

Temos como exemplo uma pessoa recebe uma propaganda de um filme a caminho do trabalho porém, para ser mais eficiente, o ideal é que o usuário receba o conteúdo no final da semana.

Filtragem por conhecimento de domínio (Knowledge-based)

Isso consiste basicamente em itens relacionados a um assunto ou contexto, ou seja, o sistema recomenda itens complementares ao produto.

Quando o cliente entra na Amazon para comprar um celular o sistema recomenda fones de ouvido e capa de proteção para o modelo escolhido, itens que poderão complementar a compra.

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Saiba mais

“Inteligência Artificial é uma das coisas mais importantes em que a humanidade está trabalhando. É mais profundo do que eletricidade ou fogo.”
Sundar Pichai, CEO do Google