Identificação de padrões e previsão de cenários com redes neurais convolucionais. Modelos treinados com os dados reais do seu negócio — não com demos genéricos.
Uma Rede Neural Convolucional (CNN) é um tipo de modelo de Machine Learning especialmente eficaz para analisar dados com estrutura visual ou sequencial — imagens, documentos, séries temporais e sensores.
Ao contrário de regras manuais, a CNN aprende diretamente dos seus dados quais padrões são relevantes para a decisão: defeitos em peças, anomalias em documentos, previsão de falhas em equipamentos.
Na UP IT, treinamos os modelos com dados reais da sua operação e integramos o resultado a sistemas web, apps Android ou APIs — com curadoria humana em todo o processo.
CNN não é só para laboratório. Aplicamos em problemas reais de indústria, saúde, logística, documentos e muito mais.
Detecção automática de defeitos em peças, produtos ou embalagens na linha de produção — com precisão acima de 95%.
Indústria · ManufaturaIdentificação automática do tipo de documento, extração de campos e validação de conteúdo — integrando com seu GED ou ERP.
Jurídico · Financeiro · RHModelos treinados com seu histórico de vendas, sazonalidade e variáveis externas para prever demanda com alta acurácia.
Varejo · Logística · Supply ChainIdentificação de comportamentos fora do padrão em sensores, transações financeiras ou acessos de sistema em tempo real.
Segurança · Manutenção PreditivaSuporte à decisão clínica ou técnica via análise de radiografias, termografias, ultrassons e imagens de equipamentos.
Saúde · EngenhariaContagem de pessoas, veículos ou produtos em imagens e vídeos para controle de acesso, estoque ou segurança patrimonial.
Segurança · Varejo · FacilitiesUm modelo de ML só gera valor quando está integrado à sua operação — não preso num notebook de data scientist.
Mapeamos o problema de negócio, definimos a métrica de sucesso e avaliamos os dados disponíveis. Se necessário, estruturamos o processo de coleta e rotulagem.
1–2 semanasLimpeza, normalização, aumento de dados (data augmentation) e divisão em conjuntos de treino, validação e teste. Qualidade de dado determina qualidade do modelo.
1–3 semanasSeleção da arquitetura CNN adequada, treino iterativo, ajuste de hiperparâmetros e validação cruzada. Você acompanha as métricas de acurácia em tempo real.
2–4 semanasTestes com dados nunca vistos pelo modelo. Avaliação com seu time especialista (human-in-the-loop) para validar casos-limite e ajustar limiares de confiança.
1–2 semanasModelo servido como API REST ou embarcado diretamente no sistema web/app Android. Monitoramento de drift e retreinamento periódico com novos dados.
ContínuoCombinamos frameworks consolidados de ML com infraestrutura de produção robusta.
Se você se identifica com algum cenário abaixo, temos a solução.
Quando operadores humanos erram por fadiga ou volume, um modelo CNN garante consistência 24/7.
Triagem, classificação e extração automática eliminam horas de trabalho manual repetitivo.
Quando planilhas e regras manuais já não dão conta de prever demanda, falhas ou comportamento.
Modelos de detecção de anomalia aprendem o padrão normal e alertam em tempo real sobre desvios.
A maioria dos projetos de ML falha na integração. Nós entregamos modelos em produção, conectados à sua operação.
Nenhum modelo vai para produção sem validação do seu time especialista. Tecnologia executa, humano decide.
O modelo entrega resultado via API REST, integrado ao seu sistema web, app Android ou ERP existente.
Não medimos só acurácia técnica. Medimos o impacto na redução de custo, tempo e erro operacional.
Modelos degradam com o tempo. Oferecemos monitoramento de drift e retreinamento periódico com novos dados.
Infraestrutura na sua cloud ou on-premise. Nenhum dado sensível sai do seu ambiente sem autorização.
CNN + GED para classificação de documentos. CNN + Agentes de IA para automação completa. Ecossistema integrado.
Conte seu desafio e receba uma análise técnica gratuita. Avaliamos viabilidade, dados necessários e ROI esperado.