Modelli costruiti su ciò che sapete già
Quando gli LLM generalisti non bastano, entra in gioco il machine learning su misura. Addestriamo modelli di previsione, classificazione e visione sui vostri dati, li mandiamo in produzione e ve li manteniamo nel tempo — con governo completo.
Dal primo dataset a un modello in produzione con monitoraggio attivo
Precisione tipica raggiunta nei casi di classificazione documentale e di immagini
Osservabilità sulle predizioni, con alert automatici su drift e degrado
Quando serve un modello costruito apposta
I modelli pronti all'uso sono formidabili per parlare, scrivere e riassumere. Ma quando il problema è molto specifico — prevedere la domanda di uno SKU, classificare un difetto in linea di produzione, identificare frodi o raccomandare il prodotto giusto al cliente giusto — serve un modello addestrato sui vostri dati. È qui che la nostra squadra di ML engineer lavora ogni giorno.
Prima di addestrare qualsiasi cosa valutiamo qualità, volume e rappresentatività dei dati: se serve, li arricchiamo, li etichettiamo con processi assistiti dall'AI e costruiamo un data pipeline robusto.
Ogni modello arriva con versioning, eval automatici, canary release, rollback e dashboard operative. Niente modelli misteriosi che nessuno sa più come aggiornare.
Se i dati non possono uscire dalla vostra infrastruttura li addestriamo e li eseguiamo on-premise. Altrimenti sfruttiamo GPU managed su AWS, Azure o GCP — voi scegliete.
Retraining automatico con drift detection
Un piccolo scheduler che ogni notte controlla il drift dei dati, decide se il modello va riaddestrato e scrive una nuova versione tracciata.
Categorie di modelli che costruiamo
Selezioniamo la tecnica più adatta al problema, senza dogmi. Spesso la combinazione di più modelli batte il miglior modello singolo.
Previsione di domanda, vendite, consumi
Modelli time-series (Prophet, N-BEATS, Transformer temporali) per pianificare produzione, magazzini, energia, turni e flussi di cassa con margini di errore dichiarati.
- Previsione multi-orizzonte e probabilistica
- Gestione stagionalità, festività e campagne
- Backtesting rigoroso e monitoring in produzione
Documenti, transazioni, intent
Smistiamo fatture, email, ticket e transazioni in categorie di business con modelli custom o fine-tuning di encoder pretrained.
- Document AI per fatture, contratti, DDT
- Anti-frode e anti-money-laundering
- Intent detection per bot e smistamento automatico
Qualità, OCR, riconoscimento
Addestriamo modelli di visione per controllo qualità in linea, lettura di moduli manoscritti, tracciamento di oggetti e compliance visiva.
- Object detection (YOLO, DETR) e segmentazione
- OCR e extraction con layout awareness
- Edge deployment su telecamere e dispositivi industriali
Prodotti, contenuti, offerte
Motori di raccomandazione ibridi (collaborativi + contenuto + contestuali) che massimizzano conversione, retention o margine — non solo click.
- Two-tower e modelli di sequenza
- A/B test integrati e bandit contestuali
- Protezione cold-start e gestione del catalogo
Manutenzione, frodi, sicurezza
Modelli non supervisionati e semi-supervisionati per segnalare comportamenti fuori norma in tempo reale, su dati di sensori, log o transazioni.
- Predictive maintenance per asset industriali
- Fraud detection per pagamenti e accessi
- Alerting con threshold dinamici
Estrazione, entity linking, sentiment
Quando servono risposte deterministiche su testo — non generazione libera — costruiamo pipeline NLP tradizionali con performance prevedibili e costi bassi.
- Named entity recognition custom
- Relation extraction e knowledge graph
- Sentiment e aspect mining per voice of customer
Il nostro metodo ML
Riduciamo a zero il rischio di ritrovarsi con un modello interessante ma inutilizzabile.
1. Data discovery & feasibility
Ispezioniamo i dati disponibili, quantifichiamo segnale e rumore, definiamo la metrica di business e stabiliamo se il problema è affrontabile con ML — o se un approccio più semplice vince.
Consegna: dataset versionato, feasibility score, baseline statistica, metrica di successo condivisa.
2. Prototipo offline
Costruiamo più baseline e le confrontiamo con tecniche moderne. Decidiamo insieme quale modello vale la candela, misurando non solo accuracy ma anche costo e latenza.
Consegna: notebook riproducibili, model card, report su bias e limiti, raccomandazione.
3. Produzione e MLOps
Impacchettiamo il modello in un servizio robusto, lo deployiamo con canary release, lo monitoriamo per drift e retraining. Passiamo poi la chiave a voi — o lo gestiamo noi con un SLA.
Consegna: servizio in produzione, CI/CD modelli, dashboard di monitoring, piano di retraining.
Stack tecnologico
Scegliamo lo stack che non vi lega a nessun fornitore specifico, rispettando i vincoli del vostro IT.
PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, XGBoost, LightGBM, JAX
MLflow, Weights & Biases, DVC, Feast, Kubeflow, Vertex AI Pipelines
TorchServe, Triton, BentoML, SageMaker, Azure ML, KServe
Evidently AI, Arize, Fiddler, custom dashboards Grafana
Snowflake, BigQuery, Databricks, Airflow, dbt, Kafka
AWS SageMaker, Azure ML, GCP Vertex AI, GPU on-premise, Kubernetes
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