Vývoj AI modelov
Základné modely doladíme na vašich dátach, aby vo vašej konkrétnej oblasti prekonali generické riešenia. Váš slovník, vaše pravidlá, vaše nároky na presnosť.
Prediktívne modely kalibrované na histórii vášho biznisu: odchod zákazníkov, dopyt, optimálne ceny, úverové riziko alebo detekcia anomálií. Žiadne generické šablóny.
Systémy na rozpoznávanie obrazu, detekciu objektov a vizuálnu kontrolu kvality pre výrobu, maloobchod či logistiku. Čo ľudskému oku trvá hodiny, model zvládne za sekundy.
Klasifikátory, extraktory entít, analýza sentimentu a sémantické vyhľadávače prispôsobené slovníku vášho odvetvia a vašim konkrétnym prípadom použitia.
Infraštruktúra na systematické trénovanie, hodnotenie, verziovanie a opätovné nasadzovanie modelov. Model nie je jednorazový projekt – je to živé aktívum, ktoré si vyžaduje údržbu.
Výkon meriame voči skutočným biznisovým metrikám, nielen technickým. Model s 95 % presnosťou môže byť nepoužiteľný, ak sa chyby sústreďujú práve na prípady, na ktorých záleží najviac.
01
Biznisovú výzvu pretavíme do úlohy strojového učenia s jasnými metrikami úspechu. Táto fáza zabráni mesiacom práce nesprávnym smerom.
02
Preveríme dostupné dáta, identifikujeme medzery a navrhneme dátový pipeline potrebný na trénovanie so zárukou kvality.
03
Trénujeme a porovnávame viacero prístupov s úplnou transparentnosťou. Zdieľame výsledky každého experimentu vrátane tých, ktoré nevyšli.
04
Model nasadíme do produkcie na robustnej infraštruktúre s automatickými upozorneniami pri poklese výkonu. Spustenie je začiatok, nie koniec.
Závisí to od problému. Niektorým klasifikátorom stačia stovky príkladov, iné potrebujú milióny. Posúdime to vo fáze prieskumu a úprimne vám povieme, či vaše dáta stačia, skôr než sa zaviažete k rozpočtu.
Je to súčasť bežného cyklu. Proces pretrénovania navrhujeme od začiatku tak, aby bol systematický a nevyžadoval zakaždým nový projekt. MLOps je súčasťou dodávky.
Áno, úplne. Všetok kód, váhy modelu aj dokumentácia patria vašej firme. Na to, čo spolu postavíme, si neponechávame žiadne práva.
Áno, a v mnohých prípadoch je to najefektívnejšia možnosť. Skôr než odporučíme prístup, posúdime, či fine-tuning základného modelu prinesie lepšie výsledky než trénovanie od nuly.