Descobrir o ‘novo Max Verstappen’ com dados e algoritmos inteligentes.
Van Amersfoort Racing
Desenvolva soluções de IA que acrescentam valor
De modelos preditivos a computer vision. Desenvolvemos soluções de data science que respondem ao seu desafio.
A confiança de organizações de referência
Data science ajuda as organizações a tirar mais partido dos seus dados. Desde previsões ao reconhecimento de imagens e machine learning. O objetivo não é desenvolver um modelo, mas resolver um problema concreto.
Por isso, não começamos pela tecnologia. Começamos pelo problema. Depois, desenvolvemos uma solução adequada à sua organização e pronta para utilização no dia a dia.
Uma solução simples que funciona
A força da data science não está na complexidade de um modelo. Está em resolver um problema concreto.
Por isso, escolhemos sempre uma solução adequada ao problema. Por vezes, um modelo preditivo é suficiente. Outras vezes, o desafio exige machine learning. E, por vezes, outra técnica de IA é a melhor opção.
Para nós, a tecnologia nunca é o ponto de partida. O problema é.
Para que utilizamos data science?
Utilizamos data science para abordar desafios em que os dados disponíveis ajudam a fazer previsões mais precisas, identificar padrões ou analisar informação automaticamente. A abordagem mais adequada depende do desafio e dos dados disponíveis.
O que pode esperar
01
Predictive Analytics. Quer antecipar melhor o que vai acontecer? Com Predictive Analytics, usamos dados e modelos preditivos para identificar tendências futuras. Pode tratar-se de prever a procura, estimar a capacidade necessária ou identificar quando será preciso fazer manutenção. Assim, pode olhar em frente, planear melhor e reagir mais cedo às mudanças.
02
Machine Learning. Machine learning é uma técnica que permite aos modelos aprender a reconhecer padrões em grandes volumes de dados. Estes modelos podem ser usados em Predictive Analytics, mas também para detetar anomalias, classificar situações ou automatizar processos. Desta forma, tornam-se possíveis análises difíceis de realizar com regras fixas ou métodos manuais.
03
Computer Vision. Quando é necessário analisar manualmente grandes volumes de imagens, computer vision permite automatizar parte dessa avaliação. Os modelos podem ser treinados para reconhecer características, objetos ou anomalias específicas nas imagens. Por exemplo, computer vision pode ser usado em inspeções e controlos de qualidade nos quais a avaliação visual desempenha um papel importante.
04
Natural Language Processing. Muita informação valiosa nas organizações encontra-se em textos e documentos, pelo que nem sempre é fácil processá-la automaticamente. Com Natural Language Processing, analisamos textos e identificamos informação relevante. Isto permite, por exemplo, classificar automaticamente informação extraída de documentos ou disponibilizá-la para processamento posterior.
A nossa abordagem
-
Compreendemos o desafio.
Identificamos o problema a resolver e o que significa ter sucesso.
-
Desenvolvemos o modelo
Escolhemos a técnica mais adequada ao desafio e desenvolvemos uma solução ajustada aos dados disponíveis.
-
Colocamos a solução em produção
Garantimos que o modelo passa a fazer parte do processo em que é utilizado. Prestamos também atenção à monitorização e à gestão, para que a solução continue a funcionar de forma fiável.
Casos de estudo
Quer saber o que a data science pode fazer pela sua organização?
Teremos todo o gosto em explorar as possibilidades consigo.
Stef Stoelwinder
Business DevelopmentE-mail info@datasciencelab.nl
Telefone +31 (0)20 3636 724
Perguntas frequentes
A data science utiliza dados para identificar padrões, fazer previsões e melhorar processos. Recorre a técnicas que vão desde regressões simples até machine learning para resolver um problema concreto.
A data science é útil quando uma organização pretende identificar padrões, fazer previsões ou apoiar decisões com dados.
Machine learning é uma técnica da data science. A data science é uma área mais ampla que utiliza dados para obter informação e desenvolver soluções.
Porque a mesma técnica não é a melhor solução para todos os problemas. Primeiro, definimos o que uma organização pretende alcançar e depois escolhemos a técnica mais adequada.
Um modelo só produz resultados quando passa a fazer parte de um processo de trabalho. Por isso, damos atenção à monitorização, à gestão e melhoria contínua, para que a solução continue a funcionar de forma fiável.
Quer tirar mais valor dos dados e da IA?
Fale connosco. Teremos todo o gosto em explorar consigo o próximo passo.
Mensagem enviada
Obrigado pela sua mensagem. Entraremos em contacto consigo o mais rapidamente possível.