Машинное обучение
Машинное обучение – это область искусственного интеллекта, при которой программы автоматически "учатся" на основе данных. Например, система может учиться распознавать цифры, рукописные буквы, языки, аудио и другие формы данных.
Почему команда Nlabteam готова поставлять решения на основе
машинного обучения
машинного обучения
Специалисты команды Nlabteam реализовали значительное количество сложных проектов в разных областях и имеют практический опыт:
- Работы с технологиями машинного обучения и анализа данных.
- Разработки алгоритмов по анализу изображений, текстов и других данных.
- Работы с основными языками, библиотеками и облачными сервисами для обработки данных.
- Работы в различных отраслях, включая производство, энергетику, розничную и оптовую торговлю, профессиональные услуги, здравоохранение, финансовые услуги, телекоммуникации.
Варианты использования машинного обучения
Компьютерное зрение- Анализ медицинских изображений
- Биометрическая проверка
- Отслеживание клиентов внутри розничных магазинов
- Распознавание и классификация объектов в дорожном движении
- Автономные транспортные средства
- Упаковка и контроль качества продукции на производстве
Обработка естественного языка- Анализ тем сообщений
- Извлечение структурированной информации из текстов
- Анализ настроений
- Чат-боты
- Преобразование речи в текст
- Фильтрация спама
Финансовый менеджмент- Финансовое планирование и анализ
- Финансовое моделирование
- Финансовый консалтинг и управление капиталом
- Интеллектуальная обработка финансовых документов
- Динамическое ценообразование
- Обнаружение финансового мошенничества
Эффективность производства- Автоматическое распознавание производственного брака
- Прогнозирование и оптимизация энергопотребления
- Прогнозирование качества процесса на основе параметров процесса
- Анализ основных причин производственных потерь
- Прогнозное моделирование выпуска продукции с различными входными данными
Профилактическое обслуживание- Прогнозирование оставшегося срока полезного использования
- Пометка аномального поведения
- Прогнозирование вероятности отказа с течением времени/за определенное количество шагов
- Анализ основных причин отказа
- Предоставление рекомендуемых действий, которые необходимо предпринять, чтобы избежать потенциального сбоя
Управление цепочками поставок- Прогнозирование спроса
- Планирование и управление запасами, превентивное оповещение для управления запасами
- Выявление проблем с качеством в линейном производстве
- Управление взаимоотношениями с поставщиками на основе разумного выбора поставщиков
- Выявление мошеннических транзакций и предотвращение злоупотребления учетными данными
Аналитика клиентов- Анализ настроений клиентов
- Прогнозирование поведения клиентов
- Прогноз продаж
- Контекстно-зависимый маркетинг
- Механизмы рекомендаций по продуктам/услугам на основе искусственного интеллекта
- Цифровые помощники
Транспорт и логистика- Прогнозирование спроса на транспортные средства
- Прогнозирование оптимального количества необходимого топлива на основе анализа схемы вождения
- Прогноз отказа автомобиля и рекомендации по техническому обслуживанию
Анализ исключений- Распознавание аномалий операций и узких мест
- Анализ основных причин отклонения
- Оперативное принятие решений
- Прогнозирование показателей операционной эффективности
Хотите обсудить свое решение ML?
Имея опыт в проектах машинного обучения, мы стремимся помочь вам эффективно использовать machine learning для вашей конкретной области применения
Имея опыт в проектах машинного обучения, мы стремимся помочь вам эффективно использовать machine learning для вашей конкретной области применения
Сергей Егоров
Технический директор
Объем наших услуг по машинному обучению
В зависимости от ваших потребностей и текущей среды машинного обучения (если таковая имеется),
наши услуги по машинному обучению могут включать:
наши услуги по машинному обучению могут включать:
Бизнес-анализ
● Определение бизнес-потребностей, которые компания хочет
решить с помощью машинного обучения.
● Анализ существующей среды машинного обучения (если есть).
● Разработка стратегии машинного обучения и дорожной карты.
● Выбор оптимальных технологий машинного обучения.
● Принятие решения о результатах решения для машинного обучения.
решить с помощью машинного обучения.
● Анализ существующей среды машинного обучения (если есть).
● Разработка стратегии машинного обучения и дорожной карты.
● Выбор оптимальных технологий машинного обучения.
● Принятие решения о результатах решения для машинного обучения.
Подготовка данных
● Исследовательский анализ существующих источников данных.
● Сбор данных, очистка и структурирование.
● Определение критериев оценки модели машинного обучения.
● Сбор данных, очистка и структурирование.
● Определение критериев оценки модели машинного обучения.
Разработка и внедрение моделей машинного обучения
● Исследование и уточнение модели машинного обучения.
● Тестирование и оценка модели машинного обучения.
● Точная настройка параметров моделей машинного обучения до тех пор, пока сгенерированные результаты не станут приемлемыми.
● Развертывание моделей машинного обучения.
● Тестирование и оценка модели машинного обучения.
● Точная настройка параметров моделей машинного обучения до тех пор, пока сгенерированные результаты не станут приемлемыми.
● Развертывание моделей машинного обучения.
Составление отчетов
● Предоставление результатов машинного обучения в согласованном формате.
● Интеграция моделей машинного обучения в приложение для самообслуживания пользователей, если это необходимо.
● Интеграция моделей машинного обучения в приложение для самообслуживания пользователей, если это необходимо.
Поддержка и сопровождение моделей машинного обучения
● Непрерывный мониторинг и настройка моделей машинного обучения для большей точности.
● Добавление новых данных в модели машинного обучения.
● Создание новых моделей машинного обучения для решения новых вопросов бизнеса и анализа данных.
● Добавление новых данных в модели машинного обучения.
● Создание новых моделей машинного обучения для решения новых вопросов бизнеса и анализа данных.
Предоставление услуг на основе KPI
KPI качества продукции:- Инсайты по ценности (высокая/средняя/низкая).
- Точность прогноза.
- Пропущенные сигналы.
KPI, связанные с бизнес-результатами (снижение оттока клиентов, сокращение операционных расходов)
Оценка удовлетворенности пользователей
Гарантированная безопасность данных
Чтобы защитить ваши данные, используемые для проектов машинного обучения, мы:
- Обрабатываем данные на локальных серверах или на надежных облачных ресурсах (Yandex Cloud, VK Cloud и Selectel).
- Осуществляем круглосуточный внутренний мониторинг безопасности данных
- Используем безопасные методы передачи данных (FTP и VPN), контролируемые регулярными проверками работоспособности
Стек технологий, который мы используем
Фреймворки и библиотеки машинного обучения
Фреймворки
Библиотеки
- Caffe
- TensorFlow
- Keras
- Torch
- OpenCV
Библиотеки
- Theano
- Scikit Learn
- Gensim
- SpaCy
Визуализация данных
- Tableau
- Grafana
- Chartist.js
- FusionCharts
- DataWrapper
- Infogram
- ChartBlocks
- D3.js
- Oracle Business Intelligence
- MicroStrategy
- QlikView
- Sisense
- Kyubit Business Intelligence
Языки программирования
- Python
- Java
- C++
- R
Большие данные
- Apache Hadoop
- Apache Spark
- Apache Cassandra
- Apache Kafka
- Apache Hive
- Apache ZooKeeper
- Apache HBase
- MongoDB
Алгоритмы машинного обучения
Топологии сетей
- Автоэнкодеры
- Рекуррентные нейросети
- Сверточные сети
- Сети глубокого обучения
- с учителем
- без учителя
- с подкреплением
Выберите свой вариант обслуживания
Внедрение машинного обучения
Поддержка машинного обучения
Услуги, которые мы предлагаем
Машинное обучение как услугаПолучение передовых аналитических данных, полученных с помощью технологий машинного обучения, или расширение существующих инициатив в области машинного обучения без инвестиций в собственные компетенции.
Услуги по обработке и хранению больших данныхРабота с большими данными, внедрение, поддержка и услуги, помогающие компаниям хранить и обрабатывать большие данные в режиме реального времени, а также извлекать предварительную аналитическую информацию из огромных наборов данных.
Услуги интеллектуального анализа данныхИзвлечение ценной информации из больших, разнородных и постоянно меняющихся наборов данных без инвестиций в собственные компетенции по интеллектуальному анализу данных.
Услуги по анализу изображенийПроектирование и разработка программного обеспечения для анализа изображений.
Зачем обращаться к разработке решения на основе машинного обучения прямо сейчас?
Внедрение решений машинного обучения дает значительные преимущества, в том числе:
Повышение производительности сотрудников за счет
автоматизации повторяющихся и рутинных задач с помощью компьютерного зрения и обработки естественного языка.
автоматизации повторяющихся и рутинных задач с помощью компьютерного зрения и обработки естественного языка.
Повышение качества обслуживания клиентов благодаря чат-ботам и виртуальным помощникам на базе искусственного интеллекта, облегчающим общение в режиме реального времени.
Ускоренный процесс продаж благодаря улучшенному пониманию возможностей и лучшей приоритизации лидов.
Снижение затрат на техническое обслуживание оборудования за счет предиктивного мониторинга и профилактического обслуживания.
Воспользуйтесь возможностями машинного обучения прямо сейчас!
Обратитесь к Nlabteam, чтобы получить мощные возможности машинного обучения раньше, чем ваши конкуренты.
Обратитесь к Nlabteam, чтобы получить мощные возможности машинного обучения раньше, чем ваши конкуренты.
Сергей Егоров
Технический директор
© 2017- 2023
Интеллектуальная разработка
Интеллектуальная разработка
Вся размещенная на сайте информация носит информационно-справочный характер и не является публичной офертой согласно действующему законодательству РФ.