Паслугі машыннага навучання

Скажам гэта ў самым пачатку, тэхналогіі машыннага навучання забяспечваюць і распрацоўваюць перадавыя рашэнні машыннага навучання, якія дапамагаюць прадпрыемствам вырашаць важныя бізнес-задачы. Такім чынам, нашы лепшыя ў сваім родзе паслугі дапамагаюць нашым кліентам прымаць рашэнні на аснове даных з дапамогай прыкладанняў на базе ML.

Як мы працуем?

01. Даследаванне

Хоць працэс можа адрознівацца для структураваных і неструктураваных даных, у большасці выпадкаў мы пачынаем з даследавання. Абапіраючыся на розныя пакеты і бібліятэкі, даступныя для Python, нашы інжынеры ML аналізуюць аб'ём даных, якія ў вас ёсць, і вызначаюць аб'ём інфармацыі, неабходны для распрацоўкі рашэння машыннага навучання для вашага бізнесу.

02. ML Мадэляванне

Пасля атрымання ўсіх неабходных даных нашы інжынеры прыступаюць да стварэння мадэлі і навучання, такім чынам, распрацоўваючы разумны алгарытм штучнага інтэлекту, распрацаваны, каб найлепшым чынам вырашыць вашу бізнес-задачу. Гэты этап звычайна доўжыцца да 3 месяцаў.

03. Разгортванне

Калі гатовая мадэль будзе старанна пратэставана, пачынаецца этап разгортвання. У залежнасці ад вашага рашэння выбіраюцца розныя платформы для разгортвання мадэлі, такія як Azure Machine Learning або ModelDB. Такім чынам, абраны той, які адпавядае вашым праграмным патрабаванням.

04. Падтрымка

Гэта прамежкавы этап праекта, на гэтым наша супрацоўніцтва не заканчваецца. Пасля таго, як мы атрымаем ваш водгук, мы прааналізуем вынікі і абмяркуем, як мы можам маштабаваць праграмнае забеспячэнне штучнага інтэлекту, каб прынесці карысць вашаму бізнесу.

Прыкладанне па догляду за раслінамі
GardenGuru нагадвае аб сыходзе за раслінамі з дапамогай зручных сістэмных апавяшчэнняў. Машыннае навучанне выкарыстоўваецца для распазнавання раслін па фатаграфіі
аб праекце
Лёгка праверце радзімку
Сучаснае прыкладанне для папярэдняй дыягностыкі дапаможа вам адсочваць стан скуры і выяўляць любыя падазроныя радзімыя плямы. З дадаткам CUBE вы можаце хутка і лёгка дыягнаставаць праблемы са скурай на ранняй стадыі.
аб праекце
Ачысціце скуру ў адзін клік
Дадатак выкарыстоўвае самую перадавую тэхналогію апрацоўкі на аснове нейронавых сетак і даводзіць кожную фатаграфію да дасканаласці.
аб праекце

FAQ

Калі вы звяртаецеся да нашай каманды навукі аб дадзеных, мы праводзім дбайны аўдыт вашага бізнесу, даследуем праблемы і прадстаўляем наша рашэнне машыннага навучання для іх вырашэння. Наступны этап - вывучэнне і аналіз колькасці даных, якія ў вас ёсць, а таксама вызначэнне таго, якія даныя неабходна атрымаць для распрацоўкі праграмнага забеспячэння.

Як толькі мы ўзгадняем усе ўмовы, пераходзім да стварэння мадэлі і навучання. Тут мы правяраем вашу ідэю на адпаведнасць вашаму бізнэсу. Гэты этап звычайна доўжыцца ад 3 да 7 тыдняў. Як толькі мы пераканаемся, што наша рашэнне адпавядае вашым мэтам і патрэбам, наша каманда прыступае да этапу распрацоўкі прадукту. Пасля абмеркавання ўсіх дэталяў з кліентам, пачынаючы ад дызайну і заканчваючы наборам функцый, мы вырашаем, ці ёсць неабходнасць у стварэнні MVP або паўнавартаснага прадукту.

Стадыя распрацоўкі звычайна доўжыцца ад 2-6 месяцаў у залежнасці ад складанасці праграмнага забеспячэння ML; тут прызначаецца спецыяльны кіраўнік праекта, які інфармуе вас аб абнаўленнях і адсочвае прагрэс. Калі праграмнае забеспячэнне будзе пратэставана і гатова да запуску, ёсць два варыянты: наша каманда можа разгарнуць прадукт на абранай вамі платформе або адправіць яго вам для разгортвання.

Магчымасці нашай кампаніі моцныя, паколькі ў нас ёсць кампетэнтная каманда інжынераў ML, гатовая задаволіць любы ваш запыт. Незалежна ад таго, хочаце вы запусціць стартап або патрабуеце індывідуальнае праграмнае забеспячэнне менавіта для вашай кампаніі, велізарны вопыт нашых інжынераў у розных галінах прамысловасці дасць кваліфікаваны адказ на любую вашу прапанову - ад сацыяльных сетак да аховы здароўя і фінансавых тэхналогій.

Усёабдымны аналіз вашых праблем і рашэнне, якое адпавядае вашым мэтам, пад рукой.

Часта памылкова тлумачаць, што машыннае навучанне даступна толькі буйным прадпрыемствам, у той час як на самой справе праграмнае забеспячэнне ML шырока выкарыстоўваецца ва ўсіх галінах прамысловасці для аўтаматызацыі аперацый, прапаноўвання дакладных прагнозаў і прыняцця больш абгрунтаваных рашэнняў.

Прымяненне машыннага навучання практычна неабмежавана. Адзін з першых тэхналагічных гігантаў, Airbnb, выкарыстаў моц рашэнняў штучнага інтэлекту з дапамогай праграмнага забеспячэння ML для апрацоўкі і аналізу даных, створаных кліентамі.

Наша тэхналогія дапамагае кампаніі складаць актуальныя прапановы, арыентаваныя на розныя сегменты кліентаў. У далейшым Amazon абапіраецца на прагнозную аналітыку, каб палепшыць уражанні ад кліентаў і ўзровень задаволенасці пакупнікоў. І гэта толькі невялікі патэнцыял машыннага навучання. Ідзіце наперад і праверце яго велізарную моц на вашай кампаніі!

Безумоўна. Наша каманда па апрацоўцы даных дапаможа вам у пошуку даступных набораў даных у Інтэрнэце, якія адпавядаюць вашаму запыту. У выпадку няўдачы мы прыцягнем нашу каманду анататараў, якая збярэ і пазначыць даныя для стварэння ўласнага праграмнага забеспячэння.

Звяжыцеся з намі

Звяжыцеся з нашым мэнэджэрам, апішыце жаданы функцыянал прадукта - і мы на працягу аднаго працоўнага дня падбяром для вас аптымальнае спалучэнне кошту і патрабаванняў кліентаў!