AI-mudelite arendus
Peenhäälestame alusmudeleid sinu andmetel, et saavutada jõudlus, mis ületab sinu valdkonnas üldised lahendused. Sinu sõnavara, sinu reeglid, sinu täpsusnõuded.
Sinu äri ajaloo põhjal kalibreeritud ennustavad mudelid: klientide lahkumine, nõudlus, optimaalne hind, krediidirisk või anomaaliate tuvastamine. Ilma üldiste mallideta.
Pildituvastuse, objektide tuvastamise ja visuaalse kvaliteedikontrolli süsteemid tootmisele, jaemüügile või logistikale. Mis inimsilmal võtab tunde, teeb mudel sekunditega.
Klassifikaatorid, olemite eraldajad, sentimendianalüüs ja semantilised otsingumootorid, mis on kohandatud sinu valdkonna sõnavara ja konkreetsete kasutusjuhtudega.
Taristu mudelite süstemaatiliseks treenimiseks, hindamiseks, versioonimiseks ja uuesti juurutamiseks. Mudel ei ole ühekordne projekt – see on elav vara, mis vajab hooldust.
Mõõdame jõudlust päris ärimõõdikute, mitte ainult tehniliste näitajate järgi. 95% täpsusega mudel võib olla kasutu, kui vead koonduvad just kõige olulisematesse juhtumitesse.
01
Tõlgime ärilise väljakutse masinõppe probleemiks koos selgete edukuse mõõdikutega. See etapp hoiab ära kuudepikkuse töö vales suunas.
02
Auditeerime sinu olemasolevaid andmeid, leiame lüngad ja määratleme andmetorustiku, mida on vaja kvaliteedigarantiidega treenimiseks.
03
Treenime ja võrdleme mitut lähenemist täieliku läbipaistvusega. Jagame iga katse tulemusi, ka nende, mis ei toiminud.
04
Viime mudeli tootmisse töökindla taristuga ja automaatsete hoiatustega, kui jõudlus langeb. Käivitamine on algus, mitte lõpp.
Sõltub probleemist. Mõni klassifikaator töötab hästi sadade näidetega, teised vajavad miljoneid. Hindame seda uurimisetapis ja ütleme ausalt, kas sinu andmetest piisab, enne kui eelarvega seotakse.
See on osa tavapärasest tsüklist. Kujundame uuesti treenimise protsessi algusest peale süstemaatiliseks, nii et iga kord ei ole vaja uut projekti. MLOps on osa üleantavast tööst.
Jah, täielikult. Kogu kood, mudeli kaalud ja dokumentatsioon kuuluvad sinu ettevõttele. Me ei jäta endale mingeid õigusi sellele, mida koos ehitame.
Jah, ja paljudel juhtudel on see kõige tõhusam valik. Enne lähenemise soovitamist hindame, kas alusmudeli peenhäälestus annab paremaid tulemusi kui nullist treenimine.