IntelliSearch

03/05/2021

MACHINE LEARNING DA INTELLISEARCH AUXILIANDO NA RECUPERAÇÃO DE CRÉDITOS TRIBUTÁRIOS
A complexidade de regras, nas várias esferas e jurisdições torna o trabalho de identificação de transações tratadas tributariamente “fora da curva” (exposição a autuações e perda de créditos fiscais) predominantemente manual, baseado em inspeção visual de várias planilhas Excel. Alguns softwares de apoio ajudam, mas contribuem marginalmente para agilizar o processo de análise.
Ferramentas de Analytics baseadas em algoritmos de Machine Learning podem realizar grande parte dessa análise, criando um shortlist de transações que têm grande probabilidade de embutirem tratamento tributário indevido (insuficiência ou excesso de tributação). O trabalho dos especialistas será realizado apenas sobre essa fração das transações, reduzindo significativamente o tempo, esforço e custo das análises.

03/05/2021

Modelos preditivos de comportamento de ativos financeiros são usualmente baseados em séries temporais do ativo que está sendo analisado, num conjunto de vários indicadores que tentam medir como sua cotação varia ao longo de períodos (momentum, media móvel velocidade de variação, aceleração, etc.). Isso acaba limitando o quanto a série pode retroceder, já que o acréscimo de mais de um ano pode incluir ocorrências pontuais significativas que distorcem o comportamento do ativo, a menos que se use períodos curtos, recentes, dos indicadores.
Na abordagem “espacial” a relação temporal é fixa para cada registo (linha da amostra). No caso, a variação da cotação de abertura (entre pregões consecutivos) de uma determinada ação, commodity ou debênture leva em consideração, temporalmente, apenas cotações do próprio dia e da véspera, dela e de outros ativos correlatos, de mesmo segmento ou de hedging). Desconsidera portanto como evolui a série histórica do próprio ativo. Modelos preditivos que usam essa abordagem apresentam a vantagem de não se deixarem influenciar por variações abruptas causadas por eventos não recorrentes, um efeito que é mais comum nos modelos de séries temporais.

03/05/2021

Querendo melhorar o nível de atendimento do seu suporte técnico aos seus clientes? (AMS, service center, etc.). Não está conseguindo atingir os níveis de SLA contratados? Desenvolvemos uma solução que prevê o tempo de atendimento para cada chamado e o direciona ao atendente que pode resolvê-lo mais rapidamente. Implantação rápida, de baixo custo e retorno imediato.

03/05/2021

AI na previsão de atrasos e sobrecusto em projetos de construção civil. A partir de indicadores como compras, atrasos de entregas, nível geral de absenteísmo, devoluções de materiais, alterações climáticas, nossa solução prevê atrasos e estouros de orçamento muito antes que eles sejam detectáveis em ferramentas tradicionais de gestão de projeto, como MS-Project e Primavera, e permite integração com elas.

05/06/2018

Combining two differently optimized ANN algorithms to predict student dropout and reduce it by clustering cases around retention strategies.

Combining two differently optimized ANN algorithms to predict student droput and reduce it by clustering cases around retention strategies.

05/05/2018

https://www.scribd.com/document/378280140/Combining-Particle-Swarm-Optimization-and-Genetic-Algorithms Combining two different optimization processes in sequence to achieve a more generalistic performance in a prediction model

05/05/2018

When we need to create a model that makes pessimist or optimistic predictions, instead of "realistic" ones https://www.scribd.com/document/378280143/Creating-Predictive-Models-With-Intended-Bias

26/04/2018

https://pt.scribd.com/document/377500246/Montando-Modelos-Com-Tendencias-Calibradas?secret_password=RmfMHuqzmDLnYeQqkBJ6

Embora na maioria das situações em que são aplicáveis modelos preditivos, a demanda seja a de que os valores previstos sejam o mais próximo possível dos efetivamente observados a posteriori (o que em tese determina a acurácia do modelo), existem casos em que tal precisão pode não ser o obje...

26/04/2018

https://pt.scribd.com/document/377499740/Combinando-Particle-Swarm-Optimization-e-Algoritmos-Geneticos

Entre os muitos métodos evolutivos de parâmetros de algoritmos de Inteligência Artificial, na busca da solução ótima para um determinado tipo de predição ou classificação, estão os algoritmos genéticos (GA) e o Particle Swarm Optimization (PSO). Muitas vezes, o uso combinado de tais algo...

26/04/2018

AI approach to predict and avoid student dropout in Universities

2 O “boom” de AI em analytics “In the field of credit scoring, studies have shown that neural networks perform significantly better than statistical techniques. [1], [5]. ANN have been used in credit rating and credit scoring quite extensively as illustrated in the following papers : “Artifi...

21/04/2018

Learning from the Cambridge Analytica affair

Obtendo Significativa Capacidade Preditiva e Classificatória de Características Pessoais - o lado bom do case Cambridge Analytica

21/03/2017

https://youtu.be/J9DKIUsbF8M

Advanced machine learning, based on ANNs supervised by a genetic algorithm, combined with state-of-the-art authentication and signing systems, provide the be...