English

Машинное обучение и нейросети

Помогаем компаниям решать сложные бизнес-задачи и оптимизировать производственные процессы применяя технологии машинного обучения.

Из чего состоит нейросеть

Основа каждой нейросети строится на трёх столпах:

  • данные;
  • признаки;
  • алгоритм.

Данные

Самая важная часть, так как именно на их основе и создаётся нейросеть. Это могут быть письма в почте, которые нужно отфильтровать, либо показания с датчиков оборудования по которым нужно предсказать его поведение в последующий момент. Данные могут быть любого вида.

Признаки

По своей сути это характеристики, которые были выделены из данных. Например, цена акций, пробег автомобиля или количество транзакций в системе.

Алгоритм

Алгоритм является важной составной частью данной задачи. От его выбора зависит точность, а также скорость обучения. Однако, стоит понимать, что если данные плохо подготовлены, то никакой алгоритм не поможет!

Зачем вашему бизнесу нейросеть

Область применения машинного обучений уже давно вышла за рамки IT сферы. Сегодня, машинное обучение и нейронные сети применяются почти во всех сферах бизнеса. Список задач, которые выполняют нейросети крайне велик: от улучшения качества видео, до предиктивной аналитики.

Расчёт эффективности сотрудников/стратегии/продаж

Расчет эффективности помогает понять на сколько хорошо работает ваше предприятие, а также позволяет провести коррекцию стратегии или процессов для увеличения прибыли.

Кластеризация покупателей

Зная подробный портрет вашего покупателя, компания может гораздо эффективнее разрабатывать маркетинговые программы, а также менять продукт под клиента.

Персонализация контента

Подача персонального контента лучше удерживать клиентов, превращая обычного покупателя, в постоянного. Кроме того, повышается уровень вовлеченности, что увеличивает средний чек.

Оптимизация городской среды

Помогает оптимизировать маршруты общественного городского транспорта. Провести аналитику пассажиропотока. Повысить безопасность на дорогах и развязках.

Оптимизация технологических процессов

Комплексные методы, которые позволяют понять, насколько эффективно работает производство. А также создать прогнозные модели для оптимального управления технологическими процессами.

Предсказание времени доставки/изготовления заказа

Анализ большого количества накопленных данных о выполнении заказов, позволяет более точно рассчитывать логистику, что в конечном итоге положительно сказывается на экономических показателях в целом.

И еще сотни различных вариантов применения машинного обучения и нейросетей...

Этапы создания нейросети

Мы можем выполнить любой отдельный этап или построить нейросетевую модель по полному циклу работ.

Этап 1

Сбор данных

Чем большим количеством данных вы располагаете, тем точнее будет результат работы нейросети.

Этап 2

Анализ и подготовка данных

Анализируем и структурируем данные, чтобы составить правильную модель.

Этап 3

Обучение нейронной сети

Разрабатываем алгоритмы и обучаем нейросеть согласно подготовленным данным.

Этап 4

Внедрение нейронной сети

Внедряем нейросеть в бизнес-процессы заказчика.

Наши инструменты

Мы обладаем практическими знаниями всех самых популярных библиотек для машинного обучения.

TensorFlow

Keras

OpenCV

pandas

NumPy

SciPy

Matplotlib

Заказать разработку нейросети

Ваше имя*
Название компании*
Номер телефона*
Почта*
Сообщение*

Нажимая на кнопку Отправить заявку, вы даете согласие на обработку своих персональных данных.

Отправить заявку