Искусственный интеллект помогает современному бизнесу оптимизировать процессы и повысить эффективность работы, быть более гибкими и адаптивными. С помощью искусственного интеллекта можно автоматизировать рутинные задачи, улучшить качество обслуживания клиентов, решить задачи обработки больших объемов данных, изображений или потокового видео и многое другое.
Наши специалисты используют искусственный интеллект и машинное обучение для анализа больших объемов данных, распознавания видео и изображений, выявления скрытых закономерностей и предсказания тенденций. Мы поможем вам принимать обоснованные решения на основе данных, а не интуиции.
Рекомендательные системы для бизнеса, медицины, ритейла
Определение различных объектов в видеопотоке
Определение и сегментация объектов на фото
Распознавание документов, извлечение данных
Обработка естественного языка
Классификация документов и текстов по теме и тональности
Классификация фото
Интеграция искусственного интеллекта в существующие системы
Определяем необходимый состав данных и выполняем сбор данных для обучения. Систематизируем данные, предоставленные заказчиком или применим автоматизированные средства для сбора данных в организации заказчика. Эффективная практика сбора данных имеет решающее значение для разработки высокопроизводительных моделей
Выполняем нормализацию и очистку собранных данных. Автоматизировано обогащаем данные при помощи специальных утилит. Исключаем и корректируем битые данные. Проводим аугментацию данных умными алгоритмами. Выполняем разметку тысяч записей для подготовки датасета.
Выбираем модели машинного обучения, подходящую архитектуру нейросети. Выбор модели зависит от решаемой задачи, используемых признаков и требований по сложности. Берем несколько наиболее перспективных моделей и сравниваем их результаты для определения более оптимальной. Проводим итерационное обучение моделей, анализируем ход обучения и подбираем оптимальные гиперпараметры.
Оцениваем результаты обучения моделей. Определяем для каждой модели критерии качества решения задачи, скорости, требуемых ресурсов, совместимости с ПО. Определяем, какие из моделей удовлетворяют требованиям, установленным заказчиком и какие из них работают лучше. Выбираем модель для внедрения в продуктиве.
Запускаем выбранную модель в продуктив, подключаем подробный мониторинг для оценки и оптимизации результатов работы. Выполняем дообучение модели на основе продуктивных данных для улучшения результатов.
