Data Science

 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 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

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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