Wykorzystanie złożonych modeli obliczeniowych pozwala na zrozumienie wypowiedzi użytkowników w języku naturalnym, ale też na rozpoznanie sentymentu wypowiedzi, czyszczenie i klasyfikację pozyskanych danych oraz wyciągnięcie specyficznych obiektów z tekstu.

Wykorzystanie modeli uczenia maszynowego umożliwia przewidywanie zachowań i intencji użytkowników, wyszukiwanie anomalii czy grupowanie i klastrowanie danych. Sprawia także, że trafność odpowiedzi na pytanie zadane wytrenowanemu systemowi może osiągać ok. 85%.

Głębokie sieci typu transformer z uczeniem wielozadaniowym zapewniają szybkie przetwarzanie dużych ilości danych na klastrach obliczeniowych, w tym danych nieustrukturyzowanych. Umożliwiają automatyczną anotację zbiorów tekstowych i budowania korpusów treningowych.

Algorytmy uczenia maszynowego pozwalają zautomatyzować proces uczenia się nowych treści przez system, tworząc samouczącą się bazę pytań i odpowiedzi, która wraz ze wzrostem zapytań, staje się coraz bardziej precyzyjna.

Budowanie modeli obliczeniowych wykorzystujących Głębokie Sieci Neuronowe, w szczególności sieci typu transformer z uczeniem wielozadaniowym, pozwala na zautomatyzowanie procesu pozyskiwania danych, ich anotacji i aktualizacji modelów, a co za tym idzie szybszą implementację rozwiązań automatyzujących.

Algorytmy sztucznej inteligencji wykorzystujące uczenie głębokich sieci neuronowych ze wzmocnieniem umożliwiają uczenie sieci neuronowej przy pomocy relatywnie niewielkiej liczby danych wejściowych od użytkownika.

Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych umożliwiło nam zbudowanie silnika konwersacyjnego, na którym opierają się tworzone przez nas interfejsy konwersacyjne wykorzystywane przez klientów do automatyzacji wybranych procesów.

Głębokie uczenie z transferem zastosowane w naszym silniku rekomendacyjnym umożliwia dopasowanie jednego obiektu do drugiego na podstawie określających go cech - niekonicznie wyrażonych “wprost”, a wynikających z analizy treści.

Uczenie głębokich sieci neuronowych, w tym generatywne sieci przeciwstawne i sieci rekurencyjne umożliwiają automatyczną analizę i generowanie obrazu, które znajdzie zastosowanie choćby w procesie tworzenia i optymalizacji kampanii reklamowych.