Машинное обучение и разработка ML-моделей
Создаём и развиваем модели машинного обучения. Помогаем крупным компаниям прогнозировать данные, внедрять решения по распознаванию изображений и речевой аналитике. Обучаем нейросети под ваши задачи и поддерживаем их на протяжении всего жизненного цикла.
Варианты использования машинного обучения для бизнеса
- Анализ тем сообщений
- Извлечение структурированной информации из текстов
- Анализ настроений
- Чат-боты
- Преобразование речи в текст
- Фильтрация спама
- Автоматическое распознавание производственного брака
- Прогнозирование и оптимизация энергопотребления
- Прогнозирование качества процесса по его параметрам
- Анализ причин производственных потерь
- Прогнозное моделирование выпуска продукции
- Финансовое планирование и анализ
- Финансовое моделирование
- Управление капиталом
- Интеллектуальная обработка финансовых документов
- Динамическое ценообразование
- Обнаружение финансового мошенничества
- Анализ медицинских изображений
- Биометрическая проверка
- Отслеживание клиентов в розничных магазинах
- Распознавание и классификация объектов в дорожном движении
- Упаковка и контроль качества продукции
- Прогнозирование срока полезного использования
- Выявление аномального поведения пользователей
- Прогнозирование вероятности отказа
- Анализ причин отказа клиентов
- Определение действий, позволяющих избежать потенциального сбоя в производственных процессах
- Прогнозирование спроса
- Управление запасами и превентивное оповещение
- Выявление проблем в линейном производстве
- Интеллектуальный выбор поставщиков
- Выявление мошеннических транзакций и защита учётных данных
- Анализ настроений и прогнозирование поведения клиентов
- Предсказание эффективности продаж
- Контекстно-зависимый маркетинг
- Цифровые помощники
- Прогнозирование спроса на транспортные средства
- Точный расчёт количества необходимого топлива, составленный на основе анализа схемы вождения
- Предсказание рисков выхода механизмов из строя
- Рекомендации по техобслуживанию на основе AI
- Распознавание аномалий операций и узких мест
- Анализ основных причин отклонения показателей
- Оперативное принятие решений
- Прогнозирование показателей операционной эффективности
Зачем разрабатывать и внедрять решения на основе ML
Ниже — несколько типовых задач, которые можно решить с помощью машинного обучения.
- Автоматизировать обнаружение объектов с помощью компьютерного зрения. Актуально для банкинга, торговли, медицины, производства.
- Распознавать и анализировать речь и текст через обработку естественного языка. Подходит для задач по голосовому заполнению документации, а также для контроля качества обслуживания.
- Определять факторы, влияющие на отказ от покупки. Такие решения нужны для усиления маркетинговой стратегии и повышения продаж.
- Снизить затраты на техническое обслуживание оборудования за счёт предиктивного мониторинга и профилактики неисправностей. Подходит для производственных предприятий.
- Получать данные, позволяющие вывести стратегическое планирование на новый уровень. Полезно для любых сфер, где есть клиентский сервис с измеряемой эффективностью.
Наши услуги по развитию ML-проектов
Работаем с большими данными. Упрощаем процессы их обработки и хранения. Помогаем извлечь предварительную аналитическую информацию и спрогнозировать изменения данных.
Помогаем получить ценные инсайты по развитию вашего бизнеса благодаря анализу структурированных и неструктурированных данных. Предоставляем услуги по импортозамещению BI-систем.
На основе данных о тысячах изображений обучаем нейросеть распознавать лица и другие объекты. Услуга актуальна для банкинга, медицины, промышленности, логистики, торговли.
Исследуем потребности клиента, анализируем используемые системы аналитики и помогаем определить: принесёт ли пользу внедрение машинного обучения для конкретного бизнеса.
Убедившись, что решение по разработке машинного обучения подходит вашему бизнесу, создаём и тестируем ML-модель. Помогаем внедрить её в бизнес-процессы и проводим демонстрацию для сотрудников.
Обеспечиваем непрерывный мониторинг и повышение точности моделей машинного обучения. Добавляем новые данные, чтобы усовершенствовать ML-модель с учётом меняющихся потребностей бизнеса.
Почему мы заслуживаем вашего доверия
Этапы разработки и внедрения моделей машинного обучения
Выявляем потребности компании в применении машинного обучения. Анализируем данные, предоставленные клиентом, и сообщаем, достаточно ли их для обучения ML-модели.
Составляем стратегию внедрения ML-модели и дорожную карту проекта. Подбираем технологический стек для решения конкретных задач.
Структурируем данные и обеспечиваем безопасное хранение. Разрабатываем критерии оценки качества ML-модели на основе требований клиента к результату.
Разрабатываем модель машинного обучения, фокусируясь на ваших задачах. Тестируем ML-модель в реальных условиях, настраиваем и дорабатываем итерационно. Регулярно делимся промежуточными результатами с клиентом.
Разворачиваем ML-модель. Предоставляем полный набор документов по проекту. Помогаем оперативно встроить решение в ваши процессы.
Проводим непрерывный мониторинг эффективности решения. Добавляем новые данные и развиваем модель на их основе.
Гарантированная безопасность данных
Обрабатываем данные на локальных серверах или в надёжных облачных ресурсах (Yandex Cloud, VK Cloud и Selectel).
Осуществляем круглосуточный внутренний мониторинг безопасности.
Используем безопасные методы передачи (FTP и VPN), регулярно проверяем их работоспособность.
Отзывы
Выберите свой вариант услуги
В услугу входит анализ, структурирование и хранение данных, а также непосредственно разработка решения на базе искусственного интеллекта под вашу компанию и бизнес-цели.
Услуга подразумевает совершенствование модели машинного обучения на основе новых данных. Подходит, если у вас уже есть своя нейросеть, но её необходимо развивать для решения современных бизнес-задач.
