Машинное обучение

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:

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.
На данном этапе специалистами выполняются задачи по обучению, на котором системы находят зависимости между неструктурированными и разрозненными наборами данных.
Наши инженеры оценивают результаты, полученные с помощью модели ML, и настраивают параметры модели чтобы достичь наиболее оптимальных результатов.
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.