Bruksområder for maskininnlæring

For at maskiner skal bli smarte, må de læres opp og få riktige instruksjoner. Ved å bruke algoritmer for gjenkjenning av mønstre og beregningsinnlæring kan vi lære maskinene å utføre ulike arbeidsoppgaver.

Jo bedre matematiske analyser vi kan gjøre, desto bedre algoritmer kan vi lage. Etter hvert som inputen blir mer presis, forbedres og forfines prosessene automatisk, og det gjør også at man kan levere bedre analyser. Vi skaper et miljø der maskin og menneske lærer av hverandre. Vi kan hjelpe dere med dette, snakk med oss.

Hva kan vi hjelpe deg med?
Ingvar Larsson
CEO Knowit Decision Oslo
Bli kontaktet
Bli kontaktet

Vil du at vi skal ringe deg opp?

Takk! Vi vil ringe deg opp så snart som mulig!

Prediktiv analyse gjennom maskininnlæring

Innen dataanalyse brukes maskininnlæring til å utforme kompekse modeller og algoritmer som egner seg for prediktiv analyse. Samspillet mellom maskininnlæring og test av hvilke algoritmer som best forutsier, gjør arbeidsprosessen raskere og gjør det mulig å håndtere og analysere store mengder data på kort tid.

Ved å lære fra tidligere forbindelser og trender i data gir disse analytiske modellene pålitelige beslutningsgrunnlag og resultater som kan gjentas. Snakk med oss i Knowit, så hjelper vi dere med å finne det beste opplegget for deres behov.

Kunstig intelligens her og nå

Kunstig intelligens er ikke lenger noe som hører hjemme i fremtiden. Den finnes her og nå og åpner for en rekke muligheter.

Ta kontakt med oss i Knowit, så hjelper vi dere med å identifisere hensiktsmessige bruksområder for nettopp deres virksomhet.

Til toppen