Vývoj AI modelů
Základní modely dolaďujeme na vašich datech, abychom ve vašem oboru dosáhli výkonu, který překoná generická řešení. Váš slovník, vaše pravidla, vaše standardy přesnosti.
Prediktivní modely kalibrované na historii vašeho byznysu: odchod zákazníků, poptávka, optimální ceny, úvěrové riziko nebo detekce anomálií. Žádné generické šablony.
Systémy rozpoznávání obrazu, detekce objektů a vizuální kontroly kvality pro výrobu, maloobchod nebo logistiku. Co lidskému oku trvá hodiny, model zvládne za sekundy.
Klasifikátory, extraktory entit, analýza sentimentu a sémantické vyhledávače přizpůsobené slovníku vašeho odvětví a konkrétním případům užití.
Infrastruktura pro systematické trénování, hodnocení, verzování a opětovné nasazování modelů. Model není jednorázový projekt — je to živé aktivum, které vyžaduje údržbu.
Výkon měříme podle skutečných obchodních metrik, nejen technických. Model s 95% přesností může být k ničemu, pokud se chyby soustředí do případů, na kterých záleží nejvíc.
01
Obchodní výzvu převedeme na úlohu strojového učení s jasnými metrikami úspěchu. Tato fáze předchází měsícům práce špatným směrem.
02
Zauditujeme vaše dostupná data, najdeme mezery a navrhneme datový pipeline potřebný pro trénování se zárukou kvality.
03
Trénujeme a porovnáváme více přístupů s plnou transparentností. Sdílíme výsledky každého experimentu, včetně těch, které nevyšly.
04
Model uvedeme do produkce na robustní infrastruktuře s automatickými upozorněními při poklesu výkonu. Spuštění je začátek, ne konec.
Záleží na problému. Některým klasifikátorům stačí stovky příkladů, jiné potřebují miliony. Posoudíme to ve fázi průzkumu a upřímně vám řekneme, zda vaše data stačí, dřív než se zavážete k rozpočtu.
Je to součást běžného cyklu. Proces přetrénování navrhujeme od začátku tak, aby byl systematický a nevyžadoval pokaždé nový projekt. MLOps je součástí dodávky.
Ano, zcela. Veškerý kód, váhy modelu i dokumentace patří vaší firmě. Na tom, co společně postavíme, si neponecháváme žádná práva.
Ano, a v mnoha případech je to nejefektivnější možnost. Než doporučíme přístup, posoudíme, zda fine-tuning základního modelu přinese lepší výsledky než trénování od nuly.