Специалисты по машинному обучению нашей компании могут выполнять стратегические задачи по разработке ML алгоритмов.
После предварительного этапа анализа, который включает определение цели использования машинного обучения, мы предлагаем сценарии оптимизации бизнес-процессов с использованием алгоритмов машинного обучения.
Опираясь на известные алгоритмы машинного обучения мы строим, обучаем, улучшаем и интегрируем системы поиска шаблонов, анализа исторических данных, поиска аномалий и др. Классический процесс построение алгоритма анализа данных состоит из следующих этапов:
ПОСТРОЕНИЕ
Наши специалисты на данном этапе подбирают и настраивают инструменты построения модели и загружают подготовленный набор данных в систему. Далее мы настраиваем модель ML в соответствии с вашими задачами.
ОБУЧЕНИЕ
На данном этапе специалистами выполняются задачи по обучению, на котором системы находят зависимости между неструктурированными и разрозненными наборами данных.
УЛУЧШЕНИЕ
Наши инженеры оценивают результаты, полученные с помощью модели ML, и настраивают параметры модели чтобы достичь наиболее оптимальных результатов.
ЗАПУСК
Наша команда интегрирует алгоритм ML в разрабатываемую или существующую систему.
Наши ключевые компетенции в области машинного обучения это: рекомендательные сервисы, анализ данных и системы помощи принятия решений.
- Рекомендательные сервисы — основанные на анализа поведения пользователей, объектов демографии и предпочтениях.
- Анализ данных — используя статистические, математические методы, а также ИТ технологии, мы разрабатываем алгоритмы, которые анализируют различные данные, чтобы выявить значимые корреляции и шаблоны, а также помогать в принятии бизнес-решений.
- Системы принятия решений — системы и боты, которые выполняют монотонные задачи и обрабатывают большое количество данных, заменяя человеческий ресурс на данном типе задач за счет более высокой скорости обработки и меньшей (и рассчитываемой) вероятностью ошибки.