Nous créons nos propres modèles de deep learning de pointe, entraînés sur des données de nouvelle génération. 100% créés sur-mesure.
Nous développons et déployons des architectures de réseaux de neurones de rupture, optimisés pour l'intelligence e-commerce à grande échelle.
Observez la propagation des signaux en temps réel à travers nos architectures de deep learning. Chaque noeud représente une unité de calcul traitant les données comportementales clients, avec des connexions montrant le flux de gradient pendant l'entraînement.
Nous implémentons, adaptons et optimisons les dernières recherches des principaux laboratoires de recherche en deep learning et en intelligence artificielle, apportant des capacités de pointe pour les e-commercants.
Les réseaux de neurones sur graphes de pointe capturent les relations complexes entre clients, produits et comportements.
Mécanismes d'attention de pointe, optimisés pour la compréhension des comportements clients.
Des intégrations specifiques qui fusionnent les signaux visuels, textuels, audio et comportementaux dans des représentations globales.
Une fois deployé, nous agrégeons les données de production pour mettre à jour et améliorer notre modèle personnalisé, de manière hebdomadaire.
Architecture de deep learning d'avant garde avec mécanismes d'attention, pour la prévision multi-horizons.
Création et déploiement de données de pointe, nouvelle génération, qui améliorent la précision de nos modèles pour votre industrie.
Les modèles sont aussi pointus que leurs données d'entraînement. Nous construisons des pipelines de données sophistiquées qui génèrent des signaux d'entraînement de haute qualité, et conformes à la confidentialité à grande échelle.
Ingestion en milli-secondes des interactions clients, changements d'inventaire et signaux de marché sur tous les canaux.
Données synthétiques respectueuses de la confidentialité, qui maintiennent les hauts niveaux de précision et de prédiction de nos modèles.
Unification du texte, des images, vidéos, audios, séquences comportementales et structures de graphes en représentations multimodales cohérentes.
Entraînement du modèle personnalisé sur les données propriétaires, sans centraliser les informations.
Infrastructure de haut niveau supportant l'entraînement continu de modèles, et l'inférence en temps réel.