Previsione di serie temporali, rilevamento anomalie e pipeline ML che elaborano terabyte di dati per fornire previsioni actionable.
Pipeline ML che trasformano dati storici in previsione actionable — su scala di terabyte.
Pianificazione domanda, previsione ricavi e predizione capacità. Modelli che si adattano a stagionalità, trend e shock esterni.
Rilevamento in tempo reale di frodi, guasti equipaggiamento e deviazioni di processo. Allarme prima che il danno avvenga — non dopo.
Infrastruttura ML end-to-end — feature store, automazione training, registri modelli e monitoraggio continuo in produzione.
Pipeline su Spark e Databricks che processano terabyte giornalmente. Dai dati grezzi alle dashboard, con modelli ML integrati nel flusso.
Auditiamo qualità, volume e freschezza dei tuoi dati. Definiamo target di predizione e metriche di successo prima di costruire qualsiasi modello.
Costruiamo pipeline di feature su Spark o Databricks. Feature temporali, aggregazioni e trasformazioni specifiche di dominio che danno un vantaggio ai modelli.
Sperimentiamo con modelli statistici, gradient-boosted e deep learning. Tuning automatico iperparametri e cross-validation su scala.
Rilevamento drift, alert di performance e trigger automatici di retraining. I modelli restano accurati mentre i tuoi dati evolvono.
Le nostre pipeline su Spark e Databricks processano terabyte al giorno in produzione. Abbiamo costruito sistemi di predizione per giganti finanziari e società di consulenza globali.
Dal feature engineering al monitoraggio in produzione — possediamo l'intero ciclo di vita ML. Nessuna lacuna, nessun passaggio a team di ops separati.
Partiamo dalla domanda di business, non dall'algoritmo. Ogni modello è misurato dalle decisioni che migliora, non solo dal suo score di accuratezza.
Raccontaci il tuo progetto
o scrivici direttamente: fernandrez@iseeci.com