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 by Giulio Galvan

Setting up an AI chatbot for your e-commerce

In the modern e-commerce landscape, the inclusion of an AI chatbot can vastly enhance user experience, operational efficiency, and overall customer satisfaction. If you’re looking to embark on this transformative journey, here’s a step-by-step guide to help you get started.

1. Define Your Goals

Establish what you expect from your chatbot:

  • Providing 24/7 customer support?
  • Delivering personalized product recommendations?
  • Automating routine inquiries like order status checks?
  • Gathering insightful customer feedback?

Having distinct objectives will shape the entire integration process.

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 by Francesco Bagattini

Flair-tech in onda su Story Time

Abbiamo partecipato alla trasmissione radio StoryTime per raccontare la nostra storia.

 

Durante l’intervento abbiamo parlato del nostro background scientifico, e di come Data Science e Operations Research condividano l’obiettivo di sfruttare i dati per guidare processi decisionali.

 

Abbiamo spiegato qual è il tipo di azienda con cui lavoriamo, sottolineando il valore che diamo, attraverso la formazione, alla creazione di terreno comune nel quale sviluppare, insieme ai nostri clienti, idee robuste e vincenti.

 

Ecco il video con l’intervento.

 

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 by Giulio Galvan

Deep learning for quality controls of mechanical components

One of the many aspects where deep learning is revolutionizing the industry is that of quality control and fault detection.

 

This blog post describes the result of a collaboration between flair-tech and Qvision for the quality control of mechanical components. The problem is to check whether a spherical mechanical part, is correctly glued to a surface.

 

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 by Francesco Bagattini

Deep learning-powered medical image segmentation

 

Data and AI are reshaping the world. Deep learning is able to make sense of large amounts of unstructured data, such as visual contents. Automatically processing medical images is among the many applications of deep learning in healthcare.

 

This blog post describes the AI core of VERIMA, proudly engineered and trained by Flair-tech. VERIMA is a software solution that allows a surgical team to plan their surgery carefully. Its deep learning core is able to process raw CT scans and automatically identify bones, vessels and organs. Via a mixed reality visor, the resulting segmentation can be viewed and interacted with as a 3D hologram.

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 by Giulio Galvan

Why anomaly detection is not binary classification

 

Anomaly detection refers to the problem of finding patterns in data that do not
conform to expected behavior.

—Chandola et al., Anomaly Detection: A Survey

Like a fish swimming upstream, the mouse befriending the cat and the rich giving to the poor.

But also like

  • the malicious user in your organization
  • the defecting engine you just manufactured
  • the fraudulent credit card transaction you just processed
  • the unreasonable network traffic on your servers
  • …

It seems that Anomaly Detection amounts to all but separate the good from the bad. And in fact, it is. So why not dig up the good old binary classification?

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 by Francesco Bagattini

Data science e nuove idee di business

L’esperienza ci ha insegnato che le migliori idee di business nascono dopo un periodo di affiancamento alle aziende, durante le quali queste imparano a vedere i loro dati con gli occhi di un data scientist, e viceversa. La nostra missione a flair è creare un terreno comune dove imparare a dialogare e costruire insieme nuove opportunità di business. Un percorso personalizzato di formazione ad alto livello su temi e tecnologie della data science e dell’AI è la base per una solida collaborazione. Un momento di scambio e brainstorming, prezioso per entrambe le parti.

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 by Francesco Bagattini

Startup, PMI e AI

Oggi l’AI è ovunque. Falso. Sono i dati a essere ovunque, e molte startup e PMI li producono naturalmente.

Data science e data analysis sono spesso confuse. Grazie all’Intelligenza Artificiale (AI) e in particolare al machine e deep learning, la data science non si limita a modellare e interpretare i dati: li sfrutta per fare predizioni e guidare processi decisionali. Se alcuni settori produttivi utilizzano con successo queste tecniche, molti altri sono in ritardo. Centinaia di startup e PMI siedono sopra miniere d’oro digitale senza sapere come estrarlo.

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