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
Відданість найвищим стандартам якості виробництва, широкий досвід і щире прагнення допомогти нашим клієнтам забезпечили нам стратегічну співпрацю з компаніями-лідерами ринку в багатьох секторах і регіонах.
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.
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.
Стек технологій
Ми вивчаємо нові технології в міру їх появи, щоб можливості нашої команди зі створення інструментів для вас нічим не обмежувалися. Для кожного проекту ми підбираємо індивідуальний набір технологій, який стане оптимальним інструментом створення продукту.
Усі технології
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!
Що кажуть клієнти
Робота з WEZOM над нашим проєктом розробки CRM була справді винятковим досвідом. З самого початку їхня команда продемонструвала високий рівень професіоналізму, досвіду та відданості справі. Вони знайшли час, щоб зрозуміти наші конкретні вимоги та цілі, і перевели їх у індивідуальне CRM-рішення, яке перевершило наші очікування. Протягом усього проєкту WEZOM підтримував прозорий зв’язок, регулярно оновлював інформацію та оперативно вирішував будь-які проблеми. Їхнє прагнення досягти високоякісних результатів було очевидним у кожному аспекті проєкту.
Читати повністюValeriy Fomenko
Valeriy Fomenko
Консультант з програмного забезпечення та дизайну, Peiko
Після запуску сайту відсоток проектних відмов став на 17,4% менше, а трафік на сайт та продажі кардинально збільшилися на 65% та 30% відповідно. Сам проект складався з кількох частин: розробка корпоративного сайту, створення каталогу проектів, розробка адміністраторської панелі управління та реалізація конструктора для сайтів ЖК. Комунікація та якість роботи з командою з 6 спеціалістів були на висоті протягом усіх етапів роботи.
Читати повністюНашою метою було - створення застосунку, який дозволив би користувачам збирати й аналізувати дані про продуктивність своїх продуктів і продуктів конкурентів. Завдяки зусиллям команди WEZOM у компанії збільшилася швидкість і точність обробки даних, скоротився робочий час. Ми завершуємо проєкти в строк і використовуємо сучасний підхід до співпраці.
Читати повністюЧасті питання
Замовте безкоштовну консультацію – наші експерти підберуть найефективніше рішення
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!