Помогаем компаниям решать сложные бизнес-задачи и оптимизировать производственные процессы применяя технологии машинного обучения.
Основа каждой нейросети строится на трёх столпах:
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.
По своей сути это характеристики, которые были выделены из данных. Например, цена акций, пробег автомобиля или количество транзакций в системе.
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!
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.
И еще сотни различных вариантов применения машинного обучения и нейросетей...
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.
Мы обладаем практическими знаниями всех самых популярных библиотек для машинного обучения.