Kehitämme tekoälyä ja koneoppimista hyödyntäviä ratkaisuja asiakkaan tarpeiden mukaisesti. Hyödynnämme kehitystyössä Microsoft Azure -ympäristöä sekä yleisimpiä kirjastoja. Tekoälyn ja koneoppimisen menetelmillä saavutetaan merkittävää etua liiketoiminnalle muun muassa niiden valtavien datamäärien analysoinnilla. Tekoälyn sovelluskohteita ovat mm. kuvantunnistus ja kehittynyt data-analytiikka.
Koneoppiminen (machine learning) on tekoälyn osa-alue, joka tarjoaa järjestelmille mahdollisuuden oppia ja parantaa kokemuksia automaattisesti ilman, että niitä ohjelmoidaan erityisesti tiettyyn tehtävään. Kone oppii datasta kuten ihminen kokemuksistaan. Opittuaan sovellus osaa käyttää oppimaansa päätösten tekemiseen ilman ihmisen puuttumista asiaan.
Koneoppimisen sovellukset ovat yleensä kuvan tai tekstin tunnistusta tai kehittynyttä analytiikkaa. Sovellukset voivat esimerkiksi analysoida videokuvaa ja sen avulla seurata liikkeitä, ilmeitä ja tehdä niiden perusteella ratkaisuja tai ennusteita. Tekoäly voi myös analysoida vaikkapa talousdataa ja tämän seurauksesta löytää riippuvuussuhteita sekä ennustaa trendejä.
Vahvimmillaan tekoäly oppii itsestään yhä paremmaksi. Mitä enemmän käytettävissä olevaa laadukasta dataa on, sitä tarkempia arvioita sovellus pystyy tekemään. Kehittyneillä algoritmeilla tekoäly saadaan myös oppimaan vertailemalla dataa ja tuloksia, eli aivan kuten me ihmiset opimme asioita – kokemuksien kautta.
Kun tekoäly oppii ympäristöstään, se pystyy automatisoimaan tehtäviä, samalla vapauttaen ihmiselle aikaa muihin tehtäviin.
Tekoälyn oppiessa ympäristöstään se pystyy keräämään dataa itse, ilman ihmisen puuttumista asiaan.
Tekoäly oppii itsestään ja ympäristöstään, jolloin se myös pystyy tuottamaan ennusteita tulevasta, joihin varautua.
Tekoälyn avulla voidaan oppia uusia asioita liiketoiminnasta sekä ennustaa tulevia trendejä, joiden avulla saavutetaan kilpailuetua.
Liiketoiminnassa on tärkeää analysoida valtavia datamääriä ja löytää sitä kautta kohteita, joissa voidaan parantaa. Hyvänä esimerkkinä on vaikkapa toimitusketjut. On myös valtava etu, jos pystyy datan perusteella ennustamaan tulevaa ja saada siten kilpailuetua. Ja jälleen kerran itse oppiva tekoäly opettaa itseään koko ajan paremmaksi.
Käytämme ratkaisuissamme Azuren valmiita palveluita ja täydennämme niitä tarvittaessa räätälöidyillä ratkaisuilla. Näin ratkaisut sopivat hyvin asiakkaan prosesseihin ja projektit ovat nopeita toteuttaa. Microsoft on IoT-alustojen tämän hetkinen markkinajohtaja ja Microsoftin Azure IoT Hubia käyttävät useat suuryritykset kuten Starbucks, Verizon, Volkswagen, Yusen Logistics, General Electric ja Bosch.
Määrittelemme yhdessä asiakkaan kanssa tärkeimmät ratkaistavat bisneshaasteet ja etsimme niihin parhaiten soveltuvan ratkaisun. Meillä on kymmenien vuosien kokemus onnistuneista tietojärjestelmähankkeista ja tiedämme, minkälaiset ratkaisut sopivat mihinkin ongelmiin.
Kehitämme konenäköä hyödyntäviä ratkaisuja asiakkaan tarpeiden mukaisesti. Suunnittelemme käyttökohteeseen sopivat kokonaisratkaisut aina arkkitehtuurista laitehankintoihin. Palveluihimme kuuluu tarvittavan datan kerääminen, datan siivoaminen ja normalisointi sekä mallien opettaminen ja testaaminen.
Koneoppiminen ja tekoäly ovat keskeinen osa data-analytiikkaa, sillä niiden avulla suurestakin datamäärästä saadaan tehtyä nopeita analyyseja. Autamme sinua sopivien bisnescasejen löytämisessä ja koneoppimisen hyötyjen realisoinnissa.
Ota yhteyttä niin tarkastellaan liiketoimintaasi. Meillä voi olla jo valmiita tekoälysovelluksia, tai yhdessä voimme löytää keinoja hyödyntää tekoälyä juuri teidän liiketoimintaanne.
Olemme tehneet useita projekteja tekoälyn parissa, joista yksi on Arlalle toimitettu konenäköä hyödyntävä tekoälysovellus. Konenäön avulla pystytään valvomaan lehmien hyvinvointia ja näin ollen puuttua poikkeamiin heti.
Konenäköä hyödyntävä Arla Iris -sovellus kertoo reaaliajassa lehmien hyvinvoinnin tilasta. Sovelluksen avulla poikkeamat voidaan havaita heti ja niihin voidaan puuttua ajoissa. Pilottituotteena toimii Arla Yhden tilan maito.
Räätälöity ohjelmisto on uniikki, joten myös ohjelmistokehityksen hinta vaihtelee. Hinta muodostuu pääasiassa työstä. Työmäärän suunnittelulla voidaan arvioida kehityksen lopullista hintaa. Hintaan vaikuttavat kehitettävien ominaisuuksien määrä, kompleksisuus, projektin aikataulu sekä tarvittavien integraatioiden, julkaisualustojen ja näkymien määrä.
