Consultora de data science em Haarlem

Constrói modelos que usam os seus próprios dados para prever, avaliar ou classificar casos e coloca-os em utilização. Em Haarlem e arredores, trata-se muitas vezes de municípios e da província, instituições de saúde e prestadores de serviços empresariais que lidam com muitos casos semelhantes.

Se procura serviços de data science em Haarlem ou consultoria de data science na região, disponibilizamos a equipa que constrói, testa e entrega o modelo. Encontra todas as aplicações em aplicações de IA.

Não. Estamos em Amesterdão, na Westerdoksdijk. Para organizações em Haarlem, Heemstede, Bloemendaal e no resto de Kennemerland, deslocamo-nos até às suas instalações ou trabalhamos online.

Para saber mais sobre a IA que construímos e depois gerimos, consulte a nossa consultora de IA em Amesterdão.

Pegamos em casos anteriores cuja avaliação é conhecida e pedimos ao modelo que os avalie de novo, sem conhecer esse resultado. Quando o modelo e o colaborador divergem, os seus colaboradores analisam o caso: por vezes, o modelo erra; noutras ocasiões, descobre-se que dois colegas discordam.

Só depois de compreendermos essa diferença é que o modelo passa a apoiar o trabalho.

Um modelo de linguagem é adequado para texto livre, como candidaturas, respostas abertas ou cartas, sobretudo quando existem poucos exemplos etiquetados. No projeto para a Harman, trabalhámos com tecnologia GenAI e LLM.

Se estiverem em causa dados estruturados com muitos resultados registados, um modelo treinado é muitas vezes mais fácil de explicar e mais barato de usar. Saiba mais em machine learning.

Incluímos apenas os dados necessários para o objetivo e documentamos as características que o modelo utiliza. Um colaborador continua a ser responsável pelas decisões relativas a cidadãos, clientes ou candidatos.

Cabe ao seu encarregado de proteção de dados avaliar se o tratamento é permitido e se é necessária uma DPIA. O que fornecemos para apoiar essa avaliação está descrito em DPIA para aplicações de IA.

Um modelo pode perder eficácia sem que isso seja evidente quando os casos mudam, por exemplo, devido a novas políticas ou a um público-alvo diferente. Por isso, monitorizamos os dados de entrada e as previsões e acordamos quando voltar a treinar o modelo.

Para a Rijkswaterstaat, desenvolvemos um pacote genérico de monitorização que verifica se há drift em todos os modelos em produção.

Sim. Em Utrecht, o foco está nos modelos preditivos para os cuidados de saúde e a prestação de serviços; consulte consultora de data science em Utrecht. Em Haia, está nas organizações públicas e nos cuidados de saúde; consulte consultora de data science em Haia.

A abordagem é a mesma em todo o lado: primeiro a decisão, depois os dados e, por fim, uma avaliação honesta.

Quando há poucos casos com que aprender, quando os critérios cabem numa regra fixa ou quando ninguém vai usar o resultado no seu trabalho. Um modelo também exige manutenção.

Também o dizemos. Por vezes, o primeiro passo é melhorar o registo dos casos ou reunir as avaliações anteriores num único documento.