MI modeļu izstrāde

Savi MI modeļi. Jūsu reālā priekšrocība.

Ja ar vispārīgiem modeļiem nepietiek, izstrādājam un pielāgojam MI modeļus jūsu jomai, jūsu datiem un jūsu veiktspējas standartiem. Tas, ko izveidojam, pieder jums — un nevienam citam tā nav.

Pieteikt sarunu

Ko mēs darām

  • Specializēta pielāgošana (fine-tuning)

    Pielāgojam pamatmodeļus jūsu datiem, lai sasniegtu veiktspēju, kas jūsu konkrētajā jomā pārspēj vispārīgus risinājumus. Jūsu terminoloģija, jūsu noteikumi, jūsu precizitātes standarti.

  • Pielāgoti prognozējošie modeļi

    Prognozējošie modeļi, kas kalibrēti pēc jūsu biznesa vēstures: klientu aizplūšana, pieprasījums, optimālā cena, kredītrisks vai anomāliju noteikšana. Bez vispārīgām veidnēm.

  • Datorredze

    Attēlu atpazīšanas, objektu noteikšanas un vizuālās kvalitātes kontroles sistēmas ražošanai, mazumtirdzniecībai vai loģistikai. Tas, kam cilvēka acij vajag stundas, modelim aizņem sekundes.

  • NLP un teksta apstrāde

    Klasifikatori, entītiju izguves rīki, noskaņojuma analīze un semantiskās meklēšanas dzinēji, pielāgoti jūsu nozares terminoloģijai un konkrētajiem lietojuma gadījumiem.

  • MLOps un modeļu dzīves cikls

    Infrastruktūra, lai sistemātiski apmācītu, novērtētu, versiju kontrolētu un atkārtoti izvietotu modeļus. Modelis nav vienreizējs projekts — tas ir dzīvs aktīvs, kam vajag uzturēšanu.

  • Novērtēšana pēc biznesa rādītājiem

    Mērām veiktspēju pret reāliem biznesa rādītājiem, ne tikai tehniskajiem. Modelis ar 95% precizitāti var būt bezjēdzīgs, ja kļūdas koncentrējas tieši svarīgākajos gadījumos.

Kā mēs strādājam

  • 01

    Problēmas definēšana

    Pārvēršam biznesa izaicinājumu mašīnmācīšanās problēmā ar skaidriem panākumu rādītājiem. Šis posms novērš mēnešiem ilgu darbu nepareizā virzienā.

  • 02

    Datu izpēte

    Auditējam pieejamos datus, nosakām trūkumus un definējam datu plūsmu, kas vajadzīga apmācībai ar kvalitātes garantijām.

  • 03

    Eksperimentēšana

    Apmācām un salīdzinām vairākas pieejas pilnīgi atklāti. Dalāmies ar katra eksperimenta rezultātiem, arī ar tiem, kas nedarbojās.

  • 04

    Ieviešana un uzraudzība

    Ieviešam modeli ražošanā ar robustu infrastruktūru un automātiskiem brīdinājumiem, ja veiktspēja pasliktinās. Palaišana ir sākums, nevis beigas.

MI brieduma novērtējums

Kur jūsu uzņēmums ir attiecībā uz MI?

20 jautājumi, 5 minūtes, bez reģistrācijas. Uzreiz redziet savu līmeni un, ja vēlaties, saņemiet pa e-pastu ziņojumu ar trim konkrētām darbībām.

Veikt novērtējumu

BUJ

  • Vai pielāgota modeļa apmācībai vajag daudz datu?

    Tas atkarīgs no problēmas. Daži klasifikatori labi darbojas ar simtiem piemēru, citiem vajag miljonus. To izvērtējam izpētes posmā un godīgi pasakām, vai jūsu datu pietiek, pirms uzņematies budžetu.

  • Kas notiek, kad modelis novecojas?

    Tā ir normāla cikla daļa. Pārtrenēšanas procesu jau no sākuma veidojam sistemātisku, lai katru reizi nevajadzētu jaunu projektu. MLOps ir daļa no nodevuma.

  • Vai modelis un dati pieder mūsu uzņēmumam?

    Jā, pilnībā. Viss kods, modeļa svari un dokumentācija pieder jūsu uzņēmumam. Mēs nepaturam nekādas tiesības uz to, ko kopā izveidojam.

  • Vai varam sākt ar esošu modeli un to pielāgot?

    Jā, un daudzos gadījumos tā ir efektīvākā iespēja. Pirms iesakām pieeju, izvērtējam, vai pamatmodeļa pielāgošana dod labākus rezultātus nekā apmācība no nulles.

Gatavi sākt?

Piesakiet bezmaksas 30 minūšu sarunu par savu biznesu.

Pieteikt sarunu Skatīt mūsu darbus