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Overview

In Quantyca, la nostra missione è fornire soluzioni di eccellenza che rispondano alle esigenze immediate dei clienti e progettate per adattarsi ed evolversi in linea con lo sviluppo aziendale. Il nostro offering è strutturato attorno a specifici casi d’uso: ogni disciplina descritta di seguito opera in modo autonomo e indipendente, ma spesso personalizziamo le nostre proposte combinando competenze ed eccellenze di ciascun dominio. 

In ambito AI, siamo attivi su tre filoni tecnologici: 

→ AI generativa: sfruttiamo l’AI generativa per trasformare dati non strutturati in insight azionabili. Attraverso l’uso di LLM e modelli di linguaggio avanzati sia closed-source che open-source, progettiamo soluzioni che si integrano perfettamente nei processi aziendali, favorendo efficienza ed innovazione. Le nostre competenze si estendono dalla generazione di contenuti intelligenti alla personalizzazione dell’interazione cliente, mantenendo sempre un focus sulla qualità dei dati e sull’accuratezza dei risultati. 

→ Computer Vision: utilizziamo tecnologie all’avanguardia per sviluppare sistemi capaci di interpretare ed analizzare immagini con estrema precisione. La nostra offerta si distingue per l’approccio personalizzato, accompagnato da tecniche di fine-tuning, per elaborare soluzioni di elevata affidabilità e di ottima capacità di adattamento ai vari contesti dei clienti. Tra i casi d’uso più comuni troviamo la classificazione e la segmentazione di immagini, l’elaborazione documentale intelligente e l’OCR. 

→ Data Science: in un campo multidisciplinare come quello della Data Science, capace di intersecare competenze informatiche, matematiche e statistiche, ci distinguiamo per l’approccio metodico e analitico nella gestione dei dati. Attraverso un’analisi dettagliata dei dati strutturati, creiamo modelli predittivi in grado di prevedere tendenze e pattern, e motori di raccomandazione accuratamente progettati per integrarsi con le funzioni aziendali del cliente. Inoltre, il nostro focus sui processi di MLOps garantisce che i modelli di machine learning siano gestiti end-to-end fino al rilascio in produzione, accessibili ai consumatori, e riproducibili per use-case futuri. 

Success Stories

Use Cases

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