Razvoj modelov UI
Temeljne modele dodatno naučimo na vaših podatkih, da na vašem področju dosežejo zmogljivost, ki prekaša generične rešitve. Vaše besedišče, vaša pravila, vaši standardi natančnosti.
Napovedni modeli, umerjeni na zgodovini vašega poslovanja: odliv strank, povpraševanje, optimalne cene, kreditno tveganje ali zaznavanje anomalij. Brez generičnih predlog.
Sistemi za prepoznavanje slik, zaznavanje predmetov in vizualni nadzor kakovosti za proizvodnjo, maloprodajo ali logistiko. Za kar človeško oko potrebuje ure, model potrebuje sekunde.
Klasifikatorji, ekstraktorji entitet, analiza sentimenta in semantični iskalniki, prilagojeni besedišču vaše panoge in vašim primerom uporabe.
Infrastruktura za sistematično učenje, vrednotenje, različičenje in ponovno uvajanje modelov. Model ni enkraten projekt — je živo sredstvo, ki zahteva vzdrževanje.
Zmogljivost merimo po resničnih poslovnih kazalnikih, ne le tehničnih. Model z 95-odstotno natančnostjo je lahko neuporaben, če so napake zgoščene v primerih, ki so najpomembnejši.
01
Poslovni izziv prevedemo v problem strojnega učenja z jasnimi merili uspeha. Ta faza prepreči mesece dela v napačni smeri.
02
Presodimo razpoložljive podatke, prepoznamo vrzeli in opredelimo podatkovni tok, potreben za kakovostno učenje.
03
Učimo in primerjamo več pristopov s popolno preglednostjo. Delimo rezultate vsakega poskusa, tudi tistih, ki niso uspeli.
04
Model prenesemo v produkcijo z robustno infrastrukturo in samodejnimi opozorili, ko se zmogljivost poslabša. Zagon je začetek, ne konec.
Odvisno od problema. Nekateri klasifikatorji dobro delujejo s stotinami primerov, drugi potrebujejo milijone. To ocenimo v fazi raziskovanja in vam iskreno povemo, ali vaši podatki zadoščajo, preden se zavežete proračunu.
To je del običajnega cikla. Proces ponovnega učenja od začetka zasnujemo sistematično, da ne zahteva vsakič novega projekta. MLOps je del dostave.
Da, v celoti. Vsa koda, uteži modela in dokumentacija pripadajo vašemu podjetju. Nad tem, kar zgradimo skupaj, ne obdržimo nobenih pravic.
Da, in v mnogih primerih je to najučinkovitejša možnost. Preden priporočimo pristop, ocenimo, ali dodatno učenje temeljnega modela daje boljše rezultate kot učenje od začetka.