Создание ML-систем
Концептуальный подход
Мы создаем программное обеспечение на базе машинного обучения (machine leaning), используя такие методы, как распознавание образов, вычислительный интеллект, нейробиология и математическое моделирование.
Созданные нами предготовые решения на основе глубоких нейронных сетей (deep learning) в сочетании с ускорением расчетов с использованием тензорной обработки данных делают нас лучшим выбором на Вашем пути цифровой трансформации.
Используемые технологии
  • Способы машинного обучения
    Обучение с учителем (Supervised Learning), обучение без учителя (Unsupervised Learning), обучение с частичным привлечением учителя (Semi-Supervised Learning), обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)
  • Архитектуры нейронных сетей
    Convolutional, Recurrent (LSTM, GRU, etc.), Modular, Radial basis function network, Generative adversarial networks (GANs), Deep Q-Network (DQN), Feedforward, Autoencoders (VAE,DAE, SAE, etc.), Kohonen, Transformer
  • Технический инструментарий
    SpaCy, Keras, Theano, Gensim, Torch, Caffe, Apache Spark MLlib, TensorFlow, Scikit Learn, OpenCV
Как мы работаем?
1
Бизнес-анализ
1. Определение бизнес-проблемы и ожиданий заказчика
2. Сбор, подготовка и анализ данных
3. Подготовка стратегии разработки ML-решения
4. Оценка рисков
5. Введение критериев качества ML-моделей
2
Подготовка данных
1. Исследование, очистка, обогащение и форматирование данных
2. Поиск и устранение утечек, аномалий и пропусков данных
3. Выявление признаков данных
4. Преобразование данных к нужному формату / структуре
3
Создание ML-системы
1. Обучение моделей до момента достижения необходимой точности
2. Настройка гипер-параметров для повышения качества
3. Адаптирование моделей к новым данным
4. Развертывание ML-системы в необходимой среде
4
Предоставление результатов
1. Проверенная система готова для встраивания в программный продукт
2. Результаты машинного обучения в необходимом формате
3. Сопутствующая техническая и пользовательская документации
5
Business Intelligence
1. Визуализация выходных данных для получения бизнес-информации средством создания интерактивных отчетов
6
Сопровождение ML-системы
1. Адаптация моделей на основе бизнес-изменений
2. Переобучение моделей на новых данных
Области применения
1
Компьютерное зрение
Обнаружение и распознавание лиц
Анализ эмоций
Видео-аналитика
Обработка изображений (классификация, генерация)
Оптическое распознавание символов (OCR)
Классификация объектов в дорожном движении
Оценка ущерба транспорта
3D-реконструкция
2
Обработка естественного языка
Семантический поиск
Извлечение информации
Анализ настроений
Преобразование речи в текст и обратно
Фильтрация спама
Машинный перевод
Классификация текста
Чат-боты
3
Сельское хозяйство и земледелие
Обнаружение поврежденной продукции
Прогнозирование урожая
Распознавание растений
Мониторинг животных
Обнаружение заболеваний злаковых культур
4
Медицинская диагностика
Обнаружение рака
Анализ движения тела
Обнаружение опухолей
Сегментация изображений
Анализ ЭКГ и МРТ
Прогнозирование заболеваний
Made on
Tilda