Поставьте искусственный интеллект и методы ML на службу своему бизнесу!
Разработка машинного обучения
Если у вас еще нет четкого плана напишите нам и наши специалисты обязательно вам помогут
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение позволяет автоматизировать сложные задачи без участия человека и непосредственного программирования.
Некоторые возможности современных алгоритмов ИИ, с которыми работают наши специалисты:
Анализ и
обработка данных
Разработка решений на основе машинного обучения для сбора, классификации, сегментации, анализа и визуализации данных. Машинная учеба помогает определять закономерности, выявлять в процессах аномалии, определять тенденции в развитии любых процессов и делать обоснованные прогнозы.
Компьютерное
зрение
Разработка, настройка и применение алгоритмов машинного обучения для распознавания визуальных образов. С помощью таких средств можно реализовать функционал распознавания лиц, умного видеонаблюдения, телематики, комплексного анализа изображений. Компьютерное зрение уже сегодня несет революцию в области медицины, образования, обороны и т.д.
Обработка
природного языка
Разработка решений с машинным обучением, которые позволяют компьютерам полноценно понимать естественный человеческий устный и письменный язык. Это открывает новый уровень взаимодействия между людьми и машинами, помогает улучшить и автоматизировать коммуникации в любых областях – от образования и науки до ритейла и производства.
Генерация
контента
Адаптация алгоритмов ИИ и больших языковых моделей (LLM) под задачи создания уникального текста, изображений, видео, музыки и т.д. Генеративный ИИ коренным образом изменил образование, бизнес и креативные индустрии, игнорировать его невозможно.
Рекомендации и
персонализация
Использование алгоритмов машинного обучения позволяет автоматически рекомендовать пользователям релевантные товары, услуги и контент. При подборе контента ИИ учитывает ряд факторов: интересы, поведение, история поиска, контекст запроса и т.д. Это лучшее решение для сфер образования, маркетинга, цифровых развлечений и т.д.
Проекты
Машинное обучение в бизнесе
Возможности цифровых продуктов сегодня используются во всех областях без исключения – от сельского хозяйства и промышленности до сферы услуг. И любой цифровой инструмент можно усилить с помощью ИИ.
Рассмотрим основные сферы, в которых сегодня целесообразно заказать разработку решений с машинным обучением:
Медицина
Машинное обучение помогает выявлять, диагностировать и предотвращать болезни, анализировать медицинские снимки, результаты тестов и данные, разрабатывать новые лекарства и методы терапии, поддерживать телемедицину и личную медицину, улучшать качество и доступность медицинской помощи
Финансы и банкинг
Технологии ML помогают анализировать финансовые рынки, прогнозировать стоимость акций, облигаций, криптовалют и других активов. ИИ эффективно применяется для выявления мошенничества, определения кредитоспособности, предоставления персонализированных банковских услуг, оптимизации инвестиционных портфелей и стратегий. Средства ИИ также активно внедряются в процессы обслуживания клиентов.
Образование
Машинное обучение помогает создавать адаптивные и интерактивные обучающие системы, учитывающие индивидуальные потребности, интересы, стиль и темп обучения каждого ученика. ИИ позволяет автоматически анализировать образовательные данные, оценивать знания и навыки студентов, чтобы персонализировать для них учебный контент и поддерживать мотивацию к обучению.
Логистика
Средства ML помогают оптимизировать загруженность складов, маршруты, расписания, грузовые потоки, топливную эффективность, безопасность и т.д. ИИ позволяет эффективно анализировать транспортные данные, прогнозировать спрос и т.д. Технологии ИИ все чаще используются в телематике. Более того, на их основе развиваются беспилотные средства доставки.
Медиа и развлечения
Разработка машинного обучения уже сегодня помогает создавать практически весь доступный в сети контент: от новостей до музыки, фильмов и игр. Средства машинного обучения полезны для генерации креативных идей и упрощают работу дизайнерам, авторам, композиторам и т.д. Алгоритмы ИИ массово используются для анализа поведения аудитории и персонализации поиска.
Производство
Методы ML активно внедряются в автомобильную, химическую, фармацевтическую, пищевую и другие отрасли промышленности. ИИ помогает автоматизировать и оптимизировать производственные процессы, обеспечить предиктивное обслуживание оборудования и контроль качества продукции. Использование ML для анализа производственных данных увеличивает качество принятия решений на предприятии.
Этапы реализации решений с машинным обучением
Исследование и постановка задачи
На старте проекта необходимо четко сформулировать, какую проблему нужно решить с помощью машинного обучения, какие ожидания от продукта есть у клиента, какие метрики и критерии будут определяющими для успеха. Следует также заранее оценить возможные ограничения и потенциальные риски, которые могут повлиять на проект.
Сбор и анализ данных
Успех проекта с технологиями ML на 50% зависит от качества данных, применяемых для обучения ИИ. Поэтому специалисты должны заранее приступить к поиску, сбору и очистке соответствующих данных. Они должны быть репрезентативными, разнообразными и релевантными для выполнения целей проекта.
Выбор и обучение моделей ML
На этом этапе необходимо выбрать и обучить одну или несколько моделей машинного обучения, соответствующих задачам, данным, целям и ограничениям проекта. Модели должны быть правильно настроены, проверены и оценены по соответствующим метрикам и методам.
Разработка цифровой-платформы
При необходимости параллельно ведется цикл разработки платформы для использования функционала ML. В целом он не отличается от любых других IT-проектов: охватывает дизайн, разработку бекенда и фронтенда, QA и т.д.
Тестирование и валидация продукта
На этом этапе следует проверить, насколько продукт соответствует ожиданиям, требованиям и стандартам проекта. Не менее важно обнаружить все возможные ошибки и недостатки платформы. Для этого продукт должен пройти через функциональное тестирование на реальных или симуляционных данных, сценариях, пользователях и т.д.
Релиз и поддержка
На финале разработки необходимо запустить продукт в реальной среде, обеспечить его доступность, надежность, безопасность, совместимость, масштабируемость и т.д. После релиза разработчики следят за работой и техническим состоянием платформы. Они могут также работать над улучшениями или новым функционалом.
Стек технологий
Мы изучаем новые технологии по мере их появления, чтобы возможности нашей команды по созданию инструментов для вас ничем не ограничивались.
Для каждого проекта мы подбираем индивидуальный набор технологий, который станет оптимальным инструментом создания продукта.
Laravel
PHP
Node.js
Objective-C
Java
.NET
Spring
Scala
Python
Symfony
Golang
Rails
React.js
Next.js
TypeScript
Vue.js
Angular
GraphQL
jQuery
CSS-3
HTML-5
React Hook
Apollo Client
ANT Design
Swift
Kotlin
Java
Dart
C/C++
RxJava
Flutter
React Native
RXDart
Alamofire
RxSwift
IOS Combine
AWS RDS
MongoDB
Redis
ElasticSearch
PostgreSQL
MySQL
Hetzer
Docker
Nginx
Kubernetes
Python
php
Java
JavaScript
Ruby
C#
Наши услуги
Разрабатываем инструменты для развития бизнеса, помогаем оптимизировать процессы, повысить продуктивность и выйти на новый уровень.
WEB
Разработка интернет сайтов, ВЭБ приложений и сервисов
APP
Кроссплатформенные, нативные и гибридные приложения
– Android приложения
– IOS приложения
– Кроссплатформенные
– Прогрессивные
– Одностраничные
– Гибридные APP
– ВЭБ приложения
Сферы
Разрабатываем и внедряем комплексные решения
– e-Commrce
– HoReCa
– Производство
– Медицина
– Логистика
– Торговля
– Недвижимость
– Финансы
– Образование
– Энергетика
– Агро сектор
– Цепочки поставок
Системы
Разрабатываем и интегрируем системы управления:
– Клиентами
– Складом
– Логистикой
– Ресурсами
– WEB проектом
– Процессами
Отзывы
Частые вопросы
Как выбрать оптимальные модели машинного обучения для бизнес-задач?
Для выбора оптимальных моделей машинного обучения под нужды бизнеса необходимо учесть ряд факторов: характер и сложность задачи, тип и качество доступных данных, доступные ресурсы для разработки и развертывания решения, этические и правовые факторы и т.д. На рынке уже сегодня существует немало моделей ML под различные потребности (в частности, от OpenAI, Amazon, Google, Microsoft, IBM), так что универсального ответа на этот вопрос нет. Перед тем, как заказать разработку машинного обучения, лучше обсудите проблему своего бизнеса с нашими специалистами.
Есть ли возможность и необходимость испытания и тестирования моделей машинного обучения перед полным внедрением?
Да, испытание и тестирование моделей машинного обучения перед их полноценным развертыванием очень важно. Это позволяет проверить точность, стабильность, надежность, масштабируемость, безопасность и другие аспекты выбранных технологий. В тестировании можно применять как реальные, так и симуляционные данные или сценарии.
Какие методы машинного обучения используются?
В области ML выделяют такие категории, как обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением. Каждая категория включает ряд методов. В частности, обучение с учителем предполагает такие подходы как метод опорных векторов (SVM), метод деревьев решений и случайного леса, метод нейросети и т.д. Учеба без учителя – это методы кластеризации, снижения размерности, ассоциативного анализа. Что касается обучения с подкреплением, то одним из самых популярных методов метод Q-обучения. Разумеется, методы ML постоянно совершенствуются, так что этот перечень не является полным.
Как обеспечивается точность и достоверность результатов систем машинного обучения?
Если модель корректно настроена, опирается на качественные и репрезентативные данные, и была должным образом протестирована, то можно считать ее достаточно точной. Но следует помнить, что практическую эффективность модели должны оценивать люди. Кроме того, мониторить и обновлять модели необходимо в соответствии с изменением условий и появлением новых данных.
Мы всегда готовы к новым проектам
Хотите автоматизировать
ваш бизнес?
Напишите нам!
Укажите пожалуйста сферу вашего бизнеса.
Сообщите какой процесс в компании нуждается в автоматизации.
Опишите ваше видение решения, если оно уже сложилось. Прикрепите материалы.
Мы проработаем вашу задачу и постараемся предложить решение полезное для вашего бизнеса.