H2O AI Hybrid Cloud é uma plataforma ponta a ponta que permite que as organizações criem rapidamente modelos e aplicativos de IA (Inteligência Artificial) de classe mundial.
Não há limitações para o usuário, democratizando o uso da IA na organização para inovar, tomar melhores decisões, agilizar operações, reduzir riscos e personalizar experiências para os clientes.
Democratize a IA
Nosso objetivo é ser uma empresa ser aberta e transparente, que oferece tecnologia de ponta. Acreditamos na cultura “Makers fazem acontecer”, elaborada e reforçada pela nossa comunidade, clientes, parceiros, empresários e os próprios colaboradores da H2O.ai, para que possamos colocar em prática a nossa visão de democratizar a IA para todos, não apenas uma seleta parcela. Nós tornamos isso tudo possível com a nossa premiada plataforma H2O Driverless AI, que usa IA para fazer IA de um jeito mais fácil, rápido e acessível, permitindo que o know-how da ciência de dados seja uma força multiplicadora dentro cada empresa.
Faça
Construa modelos e aplicações com precisão, velocidade e transparência.
Opere
Simplifique o monitoramento de desempenho e adapte-se rapidamente às mudanças nas condições.
Inove
Oferaça facilmente soluções inovadoras para usuários finais com uma AI apptoStore intuitiva.
A H2O.ai é a líder em IA e machine learning de código aberto. A H2O.ai Está Democratizando a Inteligência Artificial para Todos
DETECÇÃO DE FRAUDES
Aproveite a IA para analisar conjuntos de dados maciços, identificar melhor padrões de fraude e sinalizar transações fraudulentas à medida que acontecem em tempo real.
PREVISÃO DE CHURN DO CLIENTE
A IA permite que as empresas obtenham uma visão mais profunda sobre padrões comportamentais e metadados para prever melhor se um cliente vai agitar.
PONTUAÇÃO DE RISCO DE CRÉDITO
A pontuação de crédito foi revisada por big data, permitindo que agências de crédito e empresas quantifiquem melhor o risco de cada cliente.
MITIGAÇÃO DE FRAUDES
A detecção de fraudes baseada em IA pode pegar sinistros fraudulentos antes de serem pagos, o que reduz os custos para os provedores de seguros e para os consumidores.
RETENÇÃO DE CLIENTES
A IA pode olhar para uma variedade de dados e interações relativamente complexas entre comportamentos e em comparação com o histórico individual para determinar o risco de retenção.
AGRUPAMENTO PERSONALIZADO DE PRODUTOS
Com os modelos de IA, as seguradoras podem determinar quais produtos e opções de apólices são as mais adequadas para um determinado consumidor.
MELHORANDO O FLUXO DE TRABALHO CLÍNICO
O diagnóstico baseado em IA pode ajudar os médicos a tomar melhores decisões com mais dados, aprendendo padrões para auxiliar o diagnóstico de médicos.
TESTE MÉDICO
Os modelos de IA permitem que os médicos busquem tratamentos com os melhores resultados e minimizem o número de exames, o que economiza tempo e reduz custos.
PREVISÃO DE TRANSFERÊNCIAS DE UTI
Usando registros médicos, resultados de laboratório e sinais vitais para encontrar sinais de alerta precoces, modelos de IA podem ser usados para encontrar pacientes que podem cair.
PONTUAÇÃO DE LIDERANÇA
Os modelos de IA podem marcar leads de marketing e prever quais leads, em última análise, impulsionarão oportunidades e gerarão receita.
PERSONALIZAÇÃO DE CONTEÚDO
As técnicas de IA podem ser usadas para criar personalização de conteúdo 1:1 que visa o conteúdo certo com o cliente certo na hora certa.
SEGMENTAÇÃO INTELIGENTE
Os modelos de IA podem facilmente segmentar clientes usando uma grande variedade de dados, incluindo comportamento de navegação, compras, demografia, dados domésticos e muito mais.
SUPORTE PREDITIVO AO CLIENTE
Os modelos de IA podem utilizar uma variedade de dados de consultas e resoluções de suporte prévios, dados de rede e muito mais para prever as necessidades dos clientes.
MANUTENÇÃO PREDITIVA DA FROTA
A manutenção preditiva baseada em IA usa uma variedade de dados de sensores de IoT, clima, veículos e muito mais para determinar quais componentes devem ser substituídos.
OTIMIZAÇÃO DA CADEIA DE SUPRIMENTOS
A otimização da cadeia de suprimentos baseada em IA pode utilizar uma variedade de fatores, incluindo dados ambientais e de mobilidade para prever as necessidades ideais de recursos.
MANUTENÇÃO PREDITIVA
Os modelos de IA podem procurar padrões em dados que indiquem modos de falha para componentes específicos ou façam melhores previsões da vida útil do equipamento.
OTIMIZAÇÃO DE TRANSPORTE
A otimização de transporte aprimorada por IA aproveita informações de rotas, dados meteorológicos, custo do combustível e muito mais para chegar a rotas ideais e entregas mais rápidas.
OTIMIZAÇÃO DE PREÇOS
Os modelos de IA podem ser usados para precificar itens dinamicamente usando dados sobre sazonalidade e elasticidade de preços, juntamente com insumos em tempo real no estoque e nos preços.
RECOMENDAÇÕES DO PRODUTO
A IA pode permitir recomendações de produtos altamente personalizadas para fornecer experiências direcionadas para consumidores que impulsionam a conversão e a fidelidade do cliente.
OTIMIZAÇÃO DE VARIEDADES
Os modelos de IA podem analisar uma variedade de fatores, incluindo vendas, espaço de exibição e muito mais para determinar quais produtos seriam melhores para um determinado local.
Makers Fazem Acontecer.
a H2O.ai conta com Kaggle Grandmasters, cientistas de dados experientes, pioneiros em visualização de dados, especialistas em computação distribuída, finanças, vendas e marketing e amamos o que fazemos. O que todos temos em comum é a nossa paixão em ajudar nossos clientes e nossa comunidade a ultrapassar todos os limites do que pode ser conquistado com a IA.
A kie-tec parceira oficial da H2O.ai conta com o apoio e a formação técnica para apoiar seu projeto de advanced analytics e resolver grandes problemas.
SAIBA MAIS
Como está a cadeia de fornecimento de dados da sua empresa?
A má qualidade dos dados é citada como a principal razão pela qual as iniciativas não atingem o valor esperado – até 60% das iniciativas de negócios falham devido a problemas de qualidade de dados. A qualidade dos dados se torna uma questão ainda mais urgente à medida que as organizações avançam para a tomada de decisões habilitada para Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning (ML). Se os dados usados para alimentar os modelos de IA/ML forem imprecisos, incompletos ou desatualizados, os modelos não fornecerão os resultados desejados.
4 passos para colocar os modelos de Machine Learning no caminho certo
Não é de hoje que a Inteligencia Artificial (IA), clique para saber mais sobre as suas funções na indústria, e a Machine Learning (ML) – subcategoria de inteligência artificial que se refere ao processo pelo qual os computadores realizam funções sem serem especificamente programados para isso- desempenham um papel cada vez mais vital no desenvolvimento
Integrações dinâmicas e transformação de informações em ação com UiPath e Tableau
aproveitar todo o poder da Automação de Processos Robóticos (RPA) da UiPath com integrações ativas do Tableau que permitem aos usuários conectar insights de dados com um robô de software que pode executar ações automaticamente e acionar processos de negócios