Розробка рішень на основі машинного навчання (ML)
Поставте штучний інтелект та методи ML на службу своєму бізнесу!
Послуги розробки рішень з машинним навчанням
Машинне навчання дозволяє автоматизувати складні завдання без участі людини і явного програмування. Ось лише деякі можливості сучасних алгоритмів ШІ, з якими працюють наші фахівці.
01/
Аналіз та обробка даних
Розробка рішень на основі машинного навчання для збору, класифікації, сегментації, аналізу та візуалізації даних. Машинне навчання допомагає визначати закономірності, виявляти в процесах аномалії, визначати тенденції у розвитку будь-яких процесів та робити обґрунтовані прогнози.
02/
Комп’ютерний зір
Розробка, налаштування та застосування алгоритмів машинного навчання для розпізнавання візуальних образів. За допомогою таких засобів можна реалізувати функціонал розпізнавання облич, розумного відеостеження, телематики, комплексного аналізу зображень. Комп’ютерний зір вже сьогодні несе революцію у галузі медицини, освіти, оборони тощо.
03/
Обробка природної мови
Розробка рішень з машинним навчанням, які дозволяють комп’ютерам повноцінно розуміти природну людську усну та письмову мову. Це відкриває новий рівень взаємодії між людьми та машинами, допомагає покращити та автоматизувати комунікації у будь-яких сферах – від освіти і науки до ритейлу та виробництва.
04/
Генерація контенту
Адаптація алгоритмів ШІ та великих мовних моделей (LLM) під завдання створення унікального тексту, зображень, відео, музики тощо. Генеративний ШІ докорінно змінив освіту, бізнес та креативні індустрії, ігнорувати його неможливо.
05/
Рекомендаційні системи та персоналізація
Використання алгоритмів машинного навчання, що дозволяють автоматично рекомендувати користувачам релевантні товари, послуги та контент. При підборі контенту ШІ враховує низку факторів: інтереси, поведінку, історію пошуку, контекст запиту тощо. Це найкраще рішення для сфер освіти, маркетингу, цифрових розваг тощо.
Приклади робіт
Ключові клієнти
Впровадження машинного навчання у бізнес
Можливості диджиталу сьогодні використовуються у всіх сферах без винятку – від сільського господарства та промисловості до сфери послуг. І будь-який цифровий інструмент можна підсилити за допомогою ШІ. Розгляньмо основні сфери, у яких сьогодні варто замовити розробку рішень з машинним навчанням.
Медицина та охорона здоров’я. Машинне навчання допомагає виявляти, діагностувати та запобігати хворобам, аналізувати медичні знімки, результати тестів та дані, розробляти нові ліки та методи терапії, підтримувати телемедицину та особисту медицину, покращувати якість та доступність медичної допомоги тощо.
Фінанси та банкінг. Технології ML допомагають аналізувати фінансові ринки, прогнозувати вартість акцій, облігацій, криптовалют та інших активів. ШІ ефективно застосовується для виявлення шахрайства, визначення кредитоспроможності, надання персоналізованих банківських послуг, оптимізації інвестиційних портфелів та стратегій. Засоби ШІ також активно впроваджують у процеси обслуговування клієнтів.
Освіта та навчання. Розробка machine learning допомагає створювати адаптивні та інтерактивні навчальні системи, які враховують індивідуальні потреби, інтереси, стиль та темп навчання кожного учня. ШІ дозволяє автоматично аналізувати освітні дані, оцінювати знання та навички студентів, аби персоналізувати для них навчальний контент й підтримувати мотивацію до навчання.
Транспорт та логістика. Засоби ML допомагають оптимізувати завантаженість складів, маршрути, розклади, вантажні потоки, паливну ефективність, безпеку тощо. ШІ дозволяє ефективно аналізувати транспортні дані, прогнозувати попит тощо. Технології ШІ все частіше застосовуються у телематиці. Понад те, на їх основі розвиваються безпілотні засоби доставлення.
Розваги та медіа. Розробка машинного навчання вже сьогодні допомагає створювати практично увесь доступний в мережі контент: від новин до музики, фільмів та ігор. Засоби машинного навчання корисні для генерації креативних ідей, тож спрощують роботу дизайнерам, авторам, композиторам тощо. Алгоритми ШІ масово використовуються для аналізу поведінки аудиторії й персоналізації пошуку.
Виробництво. Методи ML активно впроваджуються в автомобільну, хімічну, фармацевтичну, харчову та інші галузі промисловості. ШІ допомагає автоматизувати та оптимізувати виробничі процеси, забезпечити предиктивне обслуговування обладнання та контроль якості продукції. Використання ML для аналізу виробничих даних підвищує якість ухвалення рішень на підприємстві.
Переваги Machine Learning для бізнесу
Замовте безкоштовну консультацію – наші експерти підберуть найефективніше рішення
Разова інвестиція в технології
Машинне навчання розвивається як самостійний організм. Чим більше даних він отримує, тим ефективніші розрахунки. Навіть якщо відбуваються зміни у процесах, нема потреби винаймати спеціаліста та переписувати код. Основні алгоритми машинного навчання самостійно змінюються. Таким чином ви купуєте технологію один раз, і вона працює постійно.
Скорочення витрат
Машинне навчання у бізнесі відіграє важливу роль у процесах оптимізації витрат. Там, де потрібні інвестиції для вирішення завдань, сучасні технології можуть оптимізувати процеси та вирішити їх самостійно. Крім того, знижуються витрати на утримання технічного відділу, значно зменшується ймовірність помилок, система шукає, де компанія втрачає гроші, та пропонує розв'язання проблем.
Підвищення ефективності бізнесу
Застосування машинного навчання необхідне для того, щоб покращити керування компанією. Машинне навчання – це інструмент, який допомагає автоматизувати багато процесів, знизити витрати та підвищити ефективність роботи інструментів. Технології допомагають частково замінити людський ресурс, тим самим знизити навантаження й зменшити ймовірність помилок.
Підлаштування під зміни
Головна перевага машинного навчання – вміння швидко підлаштовуватися під зміни. Покажіть комп'ютеру 100 яєць на фермі, і він зможе шукати пошкоджені яйця на конвеєрі. Якщо пропустить – додайте інші види пошкоджень й він швидко навчиться. Гнучкі налаштування та підлаштування дозволяє машині орієнтуватися дуже швидко.
Етапи реалізації рішень з машинним навчанням
01/
Попереднє дослідження та постановка цілей
На старті проєкту необхідно чітко сформулювати, яку проблему треба вирішити за допомогою машинного навчання, які очікування від продукту має клієнт, які метрики та критерії будуть визначальними для успіху. Варто також завчасно оцінити імовірні обмеження та потенційні ризики, що можуть вплинути на проєкт.
02/
Збір та аналіз даних
Успіх проєкту з технологіями ML на 50% залежить від якості даних, які будуть застосовуватись для навчання ШІ. Тож фахівці мають завчасно розпочати пошук, збір та очищення відповідних даних. Вони мають бути репрезентативними, різноманітними й релевантними для виконання мети проєкту.
03/
Вибір та навчання моделей ML
На цьому етапі необхідно вибрати та навчити одну або декілька моделей машинного навчання, які відповідають задачі, даним, цілям та обмеженням проєкту. Моделі мають бути відповідним чином налаштовані, перевірені, оцінені за допомогою відповідних метрик та методів.
04/
Розробка диджитал-платформи
За необхідності паралельно ведеться цикл розробки платформи для користування функціоналом ML. Загалом він не відрізняється від будь-яких інших IT-проєктів: охоплює дизайн, розробку бекенду і фронтенду, QA тощо.
05/
Тестування та валідація продукту
На цьому етапі необхідно перевірити, наскільки продукт відповідає очікуванням, вимогам та стандартам проєкту. Не менш важливо виявити усі можливі помилки й недоліки платформи. Для цього продукт має пройти через функціональне тестування на реальних або симуляційних даних, сценаріях, користувачах тощо.
06/
Реліз та підтримка
У фіналі розробки необхідно запустити продукт в реальному середовищі, забезпечити його доступність, надійність, безпеку, сумісність, масштабованість тощо. Після релізу розробники стежать за роботою та технічним станом платформи. Вони також можуть працювати над покращеннями або новим функціоналом.
Давайте поговоримо про ваш проєкт
Звертайтеся до нас за безкоштовною консультацією, це можливість обговорити свої ідеї з експертами з діджиталізації. Залиште свій номер, ми передзвонимо!
Чому варто обрати WEZOM?
Наші партнери цінують нас за низку переваг.
2000+ успішних проєктів
Команда WEZOM заснована у 1999 році, ми вже чверть століття працюємо у галузі створення корпоративних IT-рішень. За цей час ми реалізували понад дві тисячі успішних кейсів розробки продуктів для сфер eCommerce, логістики, виробництва тощо. Наш найбільший скарб – це репутація, галузеві винагороди та відгуки клієнтів.
Стабільна та велика команда
Наразі WEZOM – це понад 280 сертифікованих фахівців на фултаймі. Це талановиті й досвідчені розробники, менеджери, дизайнери, маркетологи тощо. У своїй роботі ми спираємося на офіси в Україні, США, Польщі та Німеччині. Формуємо міцну й стабільну команду під кожен проєкт, тож можемо гарантувати гідний результат.
Проактивний підхід
Наш досвід дозволяє реалістично оцінювати будь-які ідеї та техзавдання. У кожному нашому проєкті ми перш за все прагнемо поставити себе на місце клієнта, зрозуміти ключові потреби й проблеми його бізнесу. Цей погляд допомагає обрати найкращі рішення та створити по-справжньому корисний та ефективний продукт.
Повна прозорість
Наші клієнти завжди чітко розуміють стан справ і прогрес на своєму проєкті, адже ми регулярно презентуємо результати спринтів та надаємо усі необхідні форми звітності. Це ж стосується і наших комерційних пропозицій – вони чіткі, прозорі і не мають простору для двозначних тлумачень. Гарантія якості. Ми приділяємо особливу увагу ретельному тестуванню наших продуктів, аби забезпечити їх стабільність, швидкодію та безпеку. Навіть якщо якісь баги чи проблеми потрапляють у реліз, команда розробки готова миттєво усунути їх протягом гарантійного періоду.
Відгуки клієнтів
відповідаємо на найпоширеніші питання
Можливо у вас залишились такі питання
відповідаємо на найпоширеніші питання
01.
Як обрати оптимальні моделі машинного навчання для бізнес-задач?
Для вибору оптимальних моделей машинного навчання під потреби бізнесу необхідно врахувати низку чинників: характер та складність задачі, тип та якість доступних даних, доступні ресурси на розробку і розгортання рішення, етичні й правові фактори тощо. На ринку вже сьогодні існує чимало моделей ML під різноманітні потреби (зокрема, від OpenAI, Amazon, Google, Microsoft, IBM), тож універсальної відповіді на це питання бути не може. Перед тим, як замовити розробку машинного навчання, краще обговоріть проблему свого бізнесу з нашими фахівцями.
02.
Чи є можливість та необхідність випробування та тестування моделей машинного навчання перед повним впровадженням?
Так, випробування та тестування моделей машинного навчання перед їх повноцінним розгортанням є дуже важливим. Це дозволяє перевірити точність, стабільність, надійність, масштабованість, безпеку та інші аспекти обраних технологій. В тестуванні можна застосовувати як реальні, такі і симуляційні дані або сценарії.
03.
Які методи машинного навчання використовуються?
У сфері ML виокремлюють такі категорії, як навчання з вчителем, навчання без вчителя та навчання з підкріпленням. Кожна категорія охоплює низку методів. Зокрема, навчання з вчителем передбачає такі методи як метод опорних векторів (SVM), метод дерев рішень та “випадкового лісу”, метод нейромережі тощо. Навчання без вчителя – це методи кластерізації, зниження розмірності, асоціативного аналізу. Щодо навчання з підкріпленням, то одним з найпопулярніших методів є метод Q-навчання. Звісно, методи ML постійно вдосконалюються, тож перелік не є вичерпним.
04.
Як забезпечується точність та правдивість результатів систем машинного навчання?
Якщо модель налаштована коректно, спирається на якісні та репрезентативні дані, і була належним чином протестована, то можна вважати її достатньо точною. Та варто пам’ятати, що практичну ефективність моделі в підсумку мають оцінувати люди. Крім того, моніторити та оновлювати моделі необхідно відповідно до зміни умов та появи нових даних.
Отримайте детальну та зрозумілу комерційну пропозицію
Трансформуємо
ваш бізнес!
ваш бізнес!
Київ
м. Київ, вул. Андрія Верхогляда, 2а, оф. 440 (секція 2, поверх 23)
0 800 755 007
Безкоштовно по Україні
@Написати
Пишіть, домовимось!