Introduzione
Conversazioni tra Robot e Umani
Il Natural Language Processing è un ramo dell’intelligenza artificiale che si occupa della progettazione di sistemi in grado di analizzare, comprendere e interpretare il linguaggio umano e di produrre risposte in linguaggio naturale.
La tecnologia NLP analizza i dati e ne estrae i contenuti: concetti, parole chiave, categorie ed emozioni utilizzando la comprensione del linguaggio naturale. Le sue applicazioni vanno dagli assistenti virtuali ai traduttori automatici, chatbot e soluzioni voice che permettono un’interazione verbale o scritta.
Una tecnologia in continuo miglioramento
Le soluzioni di Humable permettono di facilitare l’autoapprendimento da parte della macchina con tecnologie di machine learning. I nostri software comunicano direttamente con l’interlocutore tramite soluzioni di Natural Language Processing stimolando e facilitando l’autoapprendimento della macchina in modo da indirizzare task sempre più complessi.
Humable aiuta le aziende ad usare l’intelligenza artificiale per creare nuovi modelli di interazione con i clienti. I testi, le espressioni verbali e il tono di voce saranno analizzati in maniera intelligente ed efficace traendone dati utili a comprendere fenomeni di business e andamenti futuri.
Vantaggi
Minimizza gli errori
L’Artificial intelligence supera i limiti dell’attenzione umana. Eliminando errori accidentali e velocizzando le risposte.
Aumenta la produttività
Personale più motivato focalizzato su attività di valore che possono facilitare la crescita aziendale.
Trasforma i dati in valore
Maggiore efficienza dei processi, migliore organizzazione dei dati e monitoraggio degli stessi.
Ottieni più valore dai dati con l'elaborazione del linguaggio naturale.
Il processo di sviluppo
L’implementazione di soluzioni Natural Language Processing richiedono una continua interazione con il cliente per raccogliere informazioni necessarie in continua evoluzione. Per questo Humable utilizza una metodologia “Agile” che consente di ottimizzare i processi e creare soluzioni di valore.
Il processo parte da un workshop con il cliente a cui fanno seguito delle sprint bisettimanali per verificare l’avanzamento della soluzione proposta. Ad ogni sprint corrisponde una nuova funzionalità e viene verificata la soddisfazione del cliente, al quale viene mostrato il lavoro svolto fino a quel punto. Grazie a questo approccio è possibile apportare agilmente modifiche al progetto ed identificare nuovi need migliorativi della soluzione.
Tecnologie
Amazon Web Service
AWS offre il set più ampio e profondo di strumenti per le aziende per creare più rapidamente soluzioni di apprendimento automatico. AWS offre servizi per una vasta gamma di applicazioni tra cui elaborazione, archiviazione, database, networking, analisi, machine learning e intelligenza artificiale (AI), Internet of Things (IoT), sicurezza e sviluppo, implementazione e gestione delle applicazioni.
AZURE Microsoft
Azure offre le funzionalità di apprendimento automatico più avanzate. E’ possibile costruire e distribuire in modo rapido e semplice i modelli di machine learning usando Azure Machine Learning, Azure Databricks e ONNX.
– Azure Machine Learning: Un servizio di machine learning basato su Python con funzionalità di machine learning e edge deployment automatizzate
– Azure Databricks: Un servizio di big data basato su Apache Spark con l’integrazione di Azure Machine Learning
– ONNX: Un formato di modello open source e runtime per l’apprendimento automatico che consente di spostarsi facilmente tra i framework e le piattaforme hardware di propria scelta.
GCP: Google Cloud Platform
Google Cloud Platform apre un varco nelle complessità e offre soluzioni per lo spazio di archiviazione, l’analisi, i big data, il machine learning e lo sviluppo di applicazioni. Grazie alla formazione e alle risorse di Google, puoi iniziare a utilizzare questi strumenti con maggiore sicurezza.
– App Engine è una piattaforma platform-as-a-service (PaaS) con la quale potete distribuire il vostro codice e lasciate che la piattaforma faccia tutto il resto. App Engine crea automaticamente più istanze per gestire il volume maggiore di un’app a elevato utilizzo.
– Compute Engine è una piattaforma IaaS (Infrastructure-as-a-service) che fornisce macchine virtuali altamente personalizzabili con la possibilità di distribuire il codice direttamente o tramite container. Sebbene richieda un maggior grado di configurazione e personalizzazione, Compute Engine offre maggiore flessibilità e costi inferiori ad App Engine.
– Kubernetes Engine consente di utilizzare cluster Kubernetes completamente gestiti per distribuire, gestire e orchestrare container su larga scala.
