Redes neuronales
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Utilizamos una plataforma avanzada para la creación y entrenamiento de redes neuronales.
TensorFlow
Biblioteca de software abierta de Google para aprendizaje automático.
Educación
Redes neuronales para el funcionamiento de sistemas de inteligencia artificial.
Productos y servicios
Ejemplos de uso de redes neuronales para resolver problemas empresariales en el campo de las comunicaciones.
asistente de IA
Auxiliar consejos en línea al realizar diálogos por teléfono o correspondencia con clientes para aumentar la conversión.
asistente de voz
Teléfono asistente de voz, que comprenda el discurso de los clientes y sea capaz de mantener un diálogo pleno con ellos.
Selección de compradores
Identificar compradores más probables de su grupo de clientes potenciales para llamar o enviar correos electrónicos primero, sin perder tiempo y recursos en los menos probables.
Momento de la comunicación
Determinar el momento óptimo de comunicación con clientes potenciales para aumentar la conversión de una llamada o mensaje en una acción específica.
análisis de voz
reconocimiento de voz cliente y empleado durante una conversación telefónica, seguido de análisis del diálogo y análisis de métricas.
Anti-autorespondedores
Función de detección de contestadores, robots o silencio en llamadas salientes, que se utiliza con llamada automática.
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Aprendizaje automático e IA FAQ
¿Cómo mejora el aprendizaje automático la comunicación con los clientes?
El ML aporta más precisión al reconocimiento de voz, a la generación de respuestas del asistente de IA y a la comprensión del contexto. Cada escenario se entrena con sus datos; con el tiempo las redes neuronales rinden cada vez mejor.
¿Cómo se evalúa la calidad de un modelo entrenado?
Hay métricas integradas que vigilan que el modelo no se quede atrás frente a cambios externos. También hay control manual: el personal señala incoherencias (p. ej., si el modelo reconoció mal una frase del cliente) y así se inicia el reentrenamiento.
¿Con qué frecuencia hay que reentrenar los modelos?
El calendario de entrenamiento depende del control de las salidas del modelo. A menudo las métricas se revisan trimestralmente; con menos frecuencia – mensualmente.
3 etapas del desarrollo de la IA
La creación de IA comienza con el diseño de la arquitectura y el modelo de datos. Somos defensores de una arquitectura de microservicios flexible para aplicaciones de IA.
Diseño
prototipo o MVPPara desarrollar y entrenar eficazmente redes neuronales, utilizamos un especial conector de IA, interactuando con otras aplicaciones a través de API.
Implementación
desarrollo, formaciónEl enfoque del producto ayuda a implementar redes neuronales más rápidamente, facilitando la vida de los usuarios. Se presta especial atención a la incorporación de usuarios de alta calidad.
Lanzamiento
implementación y adaptaciónImplementación de IA
y entrenamiento de redes neuronales para empresas.
Resumen de la página
- Empresa
- CONTACT.WORK – integrador de sistemas de comunicaciones digitales
- Categoría
- Desarrollo de Software
- Descripción
- Construcción y entrenamiento de redes neuronales para el funcionamiento de sistemas de inteligencia artificial. Comience hoy.
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- 5 Dostyq St., Astana 020000, Kazakhstan
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