Con l’utilizzo di AI-Know non ci si deve più preoccupare di avere una conoscenza dettagliata dei problemi che riguardano il mondo dell’apprendimento automatico. Le aziende sono quindi in grado di migliorare i propri processi decisionali, facendo fronte alle proprie esigenze tramite il machine learning.
Grazie alla raccolta dei dati realizzata da AI-Know siamo in grado di automatizzare il processo di re-train del modello e integrarlo immediatamente nel processo in modo sicuro.
AI-Know permette di raccogliere tutte le informazioni necessarie alla governance ed alla comprensione di:
- dati in input del modello
- versione del modello utilizzata
- output fornito dal modello.
Tramite la piattaforma in ogni momento possono essere visualizzate le scelte effettuate dal modello, se si sono attuate modifiche/integrazioni da parte degli operatori con una netta separazione e controllo tra modello e dati.
Permettere l'estrazione di tutte le informazioni di interesse da documenti non strutturati, rendendo più agili e veloci le mansioni di raccolta e gestione dei dati.
L'utente ha la possibilità di dedicarsi ad altre operazioni a più alto valore per l’azienda.
80% di estrazione automatica dei dati da documenti non strutturati tramite modelli di Natural Language.
Rendere più rapido ed efficiente il processo di gestione ed organizzazione di documenti e immagini.
L'utente e i successivi sistemi possono prendere decisioni di conseguenza per rendere il processo più performante.
82% di classificazione automatica di immagini e documenti tramite modelli di Natural Language.
Svolgere in breve tempo, in sicurezza, ma soprattutto a distanza il confronto di documenti provenienti da due workflow differenti in modo da efficientare le risorse in termini di tempo e di lavoro umano.
80% delle comparazioni automatiche delle immagini tramite modelli di Computer vision.
Ottenere un insieme di informazioni comuni sulla base del contenuto.
Sarà così possibile fornire un sistema in grado di suggerire risposte e soluzioni sulla base di correlazione tra contenuti.
60% di casi di successo nel recupero di set di soluzioni su modelli non supervisionati.
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