Il ruolo dell'intelligenza artificiale non dovrebbe essere quello di trovare un "ago in un pagliaio" per noi,
ma per sostenerci nel processo di pulizia del pagliaio dei suoi componenti a tal punto che noi stessi siamo in grado di individuare meglio questo "ago".

Un'applicazione supportata dall'intelligenza artificiale, integrata negli account di posta elettronica, riconosce se il contenuto di una e-mail inviata è un reclamo, recupera il contenuto di questo reclamo e lo inoltra automaticamente ai sistemi ERP per l'ulteriore elaborazione.

Usiamo modelli all'avanguardia.

La tecnologia utilizzata: reti neurali ricorrenti (LSTM)

Le tecnologie utilizzate per creare, addestrare e implementare le reti sono state:

Python, Keras, TensorFlow, NLTK, Pandas

Quando lavoriamo su progetti innovativi, usiamo soluzioni che ci permettono di testare le ipotesi più rischiose. Durante il lavoro abbiamo usato la fase PoC per assicurarci che la soluzione proposta avrebbe raggiunto i suoi obiettivi. Questa fase di lavoro ha fornito dati sulla base dei quali è stato possibile preparare conclusioni sullo stato della soluzione, l'entità dei benefici previsti che possono essere forniti alle persone e all'azienda, e gli indicatori chiave di performance.

Le soluzioni AI richiedono un costante coaching e miglioramento o una continua raccolta di dati, lo sviluppo delle conoscenze e l'apprendimento. Questo viene fatto creando un ciclo di feedback in cui i nuovi dati forniti all'applicazione vengono utilizzati dall'applicazione per imparare ulteriormente e migliorare le prestazioni.

Possiamo classificare le tecniche di apprendimento automatico in apprendimento supervisionato, apprendimento non supervisionato, apprendimento semi-supervisionato, apprendimento di rinforzo e apprendimento basato sul trasferimento. I dati utilizzati per insegnare e ottimizzare i modelli di apprendimento automatico possono essere divisi in dati che hanno un'etichetta e dati che non hanno un'etichetta. I dati etichettati hanno una variabile mirata o un valore da prevedere per una data combinazione di variabili, attributi, campi.

Possiamo parlare di apprendimento supervisionato per la parte di apprendimento automatico in cui usiamo dati etichettati. L'apprendimento non supervisionato non usa etichette. L'apprendimento semi-supervisionato utilizza entrambi i tipi di dati. L'apprendimento supervisionato viene utilizzato quando si lavora sulla predizione, la personalizzazione, i sistemi di comando e le operazioni di riconoscimento dei modelli. Possiamo ulteriormente dividere l'apprendimento supervisionato in due aree: regressione e classificazione. Entrambe queste tecniche sono utilizzate per fare delle previsioni. La regressione è usata principalmente per determinare il valore di un singolo numero naturale o reale, mentre la classificazione è usata per assegnare una o più classi o categorie a un insieme di dati di input.

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