Машинное обучение
Почему мы
№1 B2B IT-сервис для энтерпрайз
в России по версии Clutch
Компания года
по версии Stevie IBA
Компания-победитель
в разделе «Технологии»
Как мы работаем
Подключаемся на любом этапе
На любом из этапов развития продукта выполняем задачи, связанные с прототипированием, разработкой и интеграцией приложений с использованием подходов машинного обучения (ML), включая разработку стратегии, формализацию требований, сбор, подготовку и разметку данных, проектирование архитектуры моделей нейронных сетей, обучение моделей на собственном оборудовании и внедрение моделей ML в проект. Работаем с фреймворками для построения моделей нейронных сетей: Tensorflow, Keras, PyTorch, scikit-learn и другими.
Фокусируемся на бизнес-целях клиента
Наш приоритет – ключевые KPI клиента. Разрабатываем и внедряем решения для анализа и оптимизации маркетплейсов, e-commerce и брокерских платформ. Работаем со структурированными и неструктурированными, со статистическими и потоковыми данными. Проводим аналитику и готовим документацию, занимаемся подготовкой инфраструктуры.
Следуем принципам гибкой разработки
Работаем короткими спринтами (1-2 недели), каждый из которых завершается измеримым результатом. По окончании спринта проводим демо и, в случае необходимости, оперативно вносим корректировки в стратегию работы с методами машинного обучения.
Что вы получаете
- размеченный набор данных для обучения и валидации моделей нейронной сети;
- прототип нейронной сети для решения вашей задачи с последующим улучшением и оптимизацией для повышения качества работы модели;
- множество итераций обучения модели на нашем оборудовании (или оборудовании клиента);
- план по улучшению ML-моделей для повышения качества работы;
- множество проведенных экспериментов с разными архитектурами нейронных сетей;
- обоснование (на данных) выбора того или иного подхода в оптимальной архитектуре нейронной сети;
- внедрение обученных ML-моделей в IT-продукты.
Навыки и опыт
Производство и строительство
– распознавание объектов на чертеже;
– прогнозирование электропотребления;
– распознавание действий рабочих;
– определение и предотвращение аварийных ситуаций;
– автоматизация поиска дефектов на производственном конвейере;
– прогнозирование необходимых и достаточных объемов производств.
Маркетинг и продажи
– оценка вероятности покупки;
– прогнозирование продаж;
– распознавание речи и транскрибирование звонков в колл-центр;
– прогнозирование спроса по сезонам;
– прогнозирование остатков на складах;
– оценка вероятности победы в тендере;
– автоматический сбор фидбэка от клиентов из разных каналов;
– умные рекомендации на основе корзины клиента.
Сельское хозяйство
– распознавание и классификация болезней растений;
– автоматический подсчет скота по видеопотоку в режиме реального времени;
– определение типа почвы.
Финансовые рынки
– предсказание курсов акций, валют, сырья;
– определение тренда финансового инструмента;
– определение паттернов финансового инструмента.
Логистика
– составление оптимального маршрута;
– оптимальное распределение грузов;
– составление расписания;
– оценка износа автотехники;
– контроль состояния водителя.
Банки
– классификация договоров;
– автоматическое извлечение структурированных данных из изображений документов;
– кредитный скоринг;
– скоринг страховки;
– определение мошеннических операций.
Обработка изображений
– повышение качества;
– удаление фона на фотографии;
– определение аномалий в объектах на фотографии;
– поиск объектов в видеопотоке;
– сегментация изображений;
– колоризация черно-белых фотографий.
Генеративные сети
– генерация модели часов;
– генерация изображения по наброскам;
– генерация контента для сайта;
– генерация музыкальных треков на основе предпочтений пользователя;
– генерация дизайна и предметов интерьера;
– генерация дизайна веб-сайта;
– генерация логотипов.
