Данные
История операций, изображения, события и показатели. Важны качество, полнота и соответствие реальному процессу.
Машинное обучение · разработка нейросетей
Ваши данные.
Новые возможности.
Разрабатываем модели под задачи бизнеса и производства. Помогаем пройти путь от подготовки данных и обучения до интеграции в рабочий процесс.
От данных к рабочему решению
Начинаем с вашей задачиМетрика · данные · внедрение
Три основы решенияСначала — задача.
Сначала — задача.
Потом — модель.
Начинаем с результата, который важен вашему бизнесу. Изучаем данные, выделяем признаки и подбираем алгоритм. Нейросеть становится частью решения, когда её качество подтверждено на вашей задаче.
Признаки
Преобразуем исходные данные в информацию, с которой может работать модель. Согласуем подготовку и разметку.
Алгоритм
Сравниваем подходы и проверяем результат. Архитектуру и вычислительные ресурсы выбираем под задачу.
От вопроса к применениюЧто можно улучшить
Что можно улучшить
с помощью данных.
Подбираем методы под ваш процесс — от работы с клиентами до управления производством и городской инфраструктурой.
Эффективность бизнеса
Анализ показателей сотрудников, продаж и управленческих процессов.
Цель: находить факторы, которые влияют на результат.Сегментация клиентов
Выделение групп с похожим поведением и потребностями.
Цель: точнее выбирать подход к каждой аудитории.Персонализация
Подбор контента и предложений с учётом интересов и истории взаимодействий.
Цель: сделать клиентский опыт релевантнее.Городская инфраструктура
Данные о маршрутах, пассажиропотоке и дорожной обстановке.
Цель: поддерживать решения об эффективности и безопасности.Производственные процессы
Анализ параметров оборудования и технологических операций.
Цель: выявлять закономерности и возможности оптимизации.Прогноз сроков
Прогнозирование времени доставки и изготовления на основе истории.
Цель: точнее планировать нагрузку и обязательства.
Ваша точка стартаНачнём там,
Начнём там,
где вы сейчас.
Можно поручить нам весь цикл или отдельный этап. Выберите ситуацию, которая ближе к вашему проекту.
Проверим, чему можно научить модель.
Исследуем источники, качество и полноту данных. Свяжем доступную историю с бизнес-целью и определим критерии пилота.
- Источники, формат и доступ к данным
- Пропуски, разметка и репрезентативность
- Метрика качества и базовый вариант сравнения
Результат этапа: план эксперимента и список требований к данным.
Сначала — основа для обучения.
Объединим данные из нужных источников, согласуем подготовку и разметку. Определим, какие признаки полезны для задачи.
- Сбор и согласование структуры данных
- Очистка и подготовка признаков
- Разделение выборок для обучения и проверки
Результат этапа: подготовленная выборка и воспроизводимый процесс обработки.
Переведём идею в проверяемую задачу.
Разберём процесс, который нужно улучшить. Определим, достаточно ли обычной автоматизации или потребуется машинное обучение.
- Цель и цена ошибки для бизнеса
- Какие данные можно получить
- Сценарий проверки и критерии решения о внедрении
Результат этапа: постановка задачи и обоснованный следующий шаг.
Разработка и внедрениеОт первой гипотезы
От первой гипотезы
к работе в вашем продукте.
Фиксируем критерии качества до обучения. Проверяем модель на данных, которые она не видела при обучении.
-
01
Постановка задачи
Определяем бизнес-цель, ограничения и измеримый критерий результата.
-
02
Подготовка данных
Собираем, анализируем и очищаем данные. Готовим признаки и выборки.
-
03
Обучение и проверка
Сравниваем варианты, оцениваем ошибки и проверяем качество модели.
-
04
Интеграция
Встраиваем решение в систему и согласуем контроль качества после запуска.
На каждом этапе — понятный результат и решение о следующем шаге. Метрики и условия приёмки согласуем для проекта.
Проверка гипотезы.
Основа для решения.
Проверяем гипотезу на согласованной выборке. Сравниваем с базовым подходом и обсуждаем ошибки, которые особенно важны для вашего процесса.
- Критерии качества и ограничения
- Отчёт по проверке и примеры ошибок
- Решение о доработке или внедрении
Модель внутри
вашей инфраструктуры.
Согласуем интерфейс, нагрузку и способ развёртывания. Связываем результат модели с действиями пользователей и ваших систем.
- Интеграция с приложениями и учётными системами
- Выбор вычислительных ресурсов
- Контроль качества на новых данных
Технологии под задачуИнструменты знакомы.
Инструменты знакомы.
Решение — индивидуально.
Используем библиотеки для машинного обучения, подготовки данных, работы с изображениями и анализа результатов.
01 /TensorFlowМашинное обучение
02 /KerasРазработка моделей
03 /scikit-learnАлгоритмы и метрики
04 /OpenCVКомпьютерное зрение
05 /pandasТабличные данные
06 /NumPyЧисленные вычисления
07 /SciPyНаучные вычисления
08 /MatplotlibВизуализация результатов
Практика командыСложные данные.
Сложные данные.
Реальные проекты.
Задачи машинного обучения, машинного зрения и подготовки данных из портфолио МСТ.
Машинное обучение · биометрия
Сравнение отпечатков пальцев
Подготовка изображений, эксперименты с архитектурой и проверка модели сравнения.
Читать кейс
Машинное зрение · промышленность
QR-коды в потоковом видео
Доработка системы распознавания для сложных условий на производственной линии.
Читать кейс
Подготовка данных · геоаналитика
Данные дистанционного зондирования
Создание информационных массивов для последующего анализа данных о поверхности Земли.
Читать кейс
Ответы на вопросыОбсудим важное.
Обсудим важное.
До запуска.
Обязательно нужна именно нейросеть?+
Нет. Сначала разбираем задачу и доступные данные. В зависимости от цели сравниваем методы машинного обучения с другими алгоритмами и обычной автоматизацией.
Можно начать без готового набора данных?+
Да. Начинаем с постановки задачи и оценки источников. Согласуем, что нужно собирать, как готовить и размечать данные, чтобы проверить гипотезу.
Как оценивается качество решения?+
Метрики зависят от задачи и цены ошибки. До пилота согласуем критерии, а при проверке используем отдельную выборку и анализируем характер ошибок.
Можно заказать только один этап?+
Да. Подключаемся к сбору и подготовке данных, разработке и обучению модели или интеграции готового решения. Объём работ определяем на старте.
Как рассчитываются стоимость и сроки?+
После знакомства с задачей оцениваем данные, объём исследований и интеграций. При необходимости подписываем NDA. Состав работ, сроки и ответственность фиксируем в договоре.
Начнём с вашей задачиКакую задачу
Какую задачу
решим на ваших данных?
Опишите процесс и желаемый результат. Разберём исходные данные и предложим следующий шаг — исследование, пилот или интеграцию.
- Бизнес-цель и текущий способ решения
- Какие данные уже есть и в каком виде
- Ограничения и критерии качества
Состав решения, сроки и условия согласуем под ваш проект.
Загрузка формы обратной связи…