ИИ и машинное обучение
DIGITALTEH — надежный технологический партнер, который может помочь в создании эффективных, автоматизированных и высокоточных систем с использованием современных технологий искусственного интеллекта.
ЧТО МЫ ДЕЛАЕМ
Системы прогнозирования и рекомендаций
Автоматизируйте рутину принятия решений и прогнозируйте события с помощью вероятностного анализа и персонализации пользователя.
Обработка естественного языка
Расширенные тексты, речь и когнитивная аналитика
Структурированные и неструктурированные данные
Чат-боты
Компьютерное зрение
Визуальная классификация природы объекта, распознавание изображений и обработка видео в реальном времени
Интеллектуальный анализ данных и аналитика
Расширенный анализ данных, кластеризация, обнаружение закономерностей, статистический анализ и визуализация данных.
Почему стоит работать с нами
Методология проектов по искусственному интеллекту и науке о данных существенно отличается от традиционных исследований для проектов по доставке программного обеспечения.
Он требует от компаний:
Развивайте новые навыки работы с данными и искусственным интеллектом (такие как НЛП, компьютерное зрение, машинное обучение, глубокое обучение и т. д.)
Создайте новую инфраструктуру для больших данных и развертывания моделей (часто в облаке)
Внедрите новую культуру сотрудничества между бизнесом и учеными данных
DIGITALTEH может помочь задействовать возможности ИИ или заполнить пробелы в данных и аналитике для компаний, которые не имеют внутреннего опыта или не хотят нанимать новые таланты, пока не будут доказаны преимущества ИИ.
DIGITALTEH фокусируется не только на исследованиях, но и на поставке комплексных решений, начиная с проектирования решения и заканчивая развертыванием ML-модели и интеграцией в существующую или вновь разрабатываемую клиентскую среду.
НАШ ПОДХОД
Понимание бизнеса
Сбор и понимание данных
Построение конвейера данных
Настройка среды
Обработка данных, исследование и очистка
Моделирование
Разработка функций
Обучение модели
Оценка модели
Развертывание
Подсчет очков
Демонстрация
Мониторинг
Поддержка
КАК МЫ РАБОТАЕМ
Наша главная ценность заключается в том, чтобы предоставлять ценные и экономически эффективные решения для наших клиентов. Вот почему мы разработали подход к проектам НИОКР, который позволяет нам видеть прогресс на каждом этапе и предлагать решения поэтапно, позволяя клиентам решать, стоит ли вкладывать дополнительные усилия или требуется изменение направления.
1.1
Технико-экономическое обоснование
2–4 недели
Исследуйте применимые наборы данных с точки зрения объема данных и набора полей; создать ETL
Тестируйте различные модели машинного обучения, алгоритмы, библиотеки
1,2
Построение PoC
1–3 месяца
Выбрать наиболее подходящий набор данных, модель и параметры модели
Подготовьте модель машинного обучения к моделированию с использованием производственных данных.
Разработка подходящего подхода к интеграции
2
Выход в эфир
Продолжительность зависит от проекта
Подготовьте и интегрируйте готовую к производству модель машинного обучения
Оптимизируйте и улучшайте модель с новыми производственными данными, весами, параметрами
Улучшенное развертывание модели
3
Поддерживать
Поддержка и мелкие улучшения
Мониторинг эффективности
Технологии
Инженеры DIGITALTEH работают с самыми популярными современными технологиями, включая облачные решения MLaaS мирового класса и классические библиотеки или библиотеки с открытым исходным кодом для глубокого обучения.
DIGITALTEH — надежный технологический партнер, который может помочь в создании эффективных, автоматизированных и высокоточных систем с использованием современных технологий искусственного интеллекта.
ЧТО МЫ ДЕЛАЕМ
Системы прогнозирования и рекомендаций
Автоматизируйте рутину принятия решений и прогнозируйте события с помощью вероятностного анализа и персонализации пользователя.
Обработка естественного языка
Расширенные тексты, речь и когнитивная аналитика
Структурированные и неструктурированные данные
Чат-боты
Компьютерное зрение
Визуальная классификация природы объекта, распознавание изображений и обработка видео в реальном времени
Интеллектуальный анализ данных и аналитика
Расширенный анализ данных, кластеризация, обнаружение закономерностей, статистический анализ и визуализация данных.
Почему стоит работать с нами
Методология проектов по искусственному интеллекту и науке о данных существенно отличается от традиционных исследований для проектов по доставке программного обеспечения.
Он требует от компаний:
Развивайте новые навыки работы с данными и искусственным интеллектом (такие как НЛП, компьютерное зрение, машинное обучение, глубокое обучение и т. д.)
Создайте новую инфраструктуру для больших данных и развертывания моделей (часто в облаке)
Внедрите новую культуру сотрудничества между бизнесом и учеными данных
DIGITALTEH может помочь задействовать возможности ИИ или заполнить пробелы в данных и аналитике для компаний, которые не имеют внутреннего опыта или не хотят нанимать новые таланты, пока не будут доказаны преимущества ИИ.
DIGITALTEH фокусируется не только на исследованиях, но и на поставке комплексных решений, начиная с проектирования решения и заканчивая развертыванием ML-модели и интеграцией в существующую или вновь разрабатываемую клиентскую среду.
НАШ ПОДХОД
Понимание бизнеса
Сбор и понимание данных
Построение конвейера данных
Настройка среды
Обработка данных, исследование и очистка
Моделирование
Разработка функций
Обучение модели
Оценка модели
Развертывание
Подсчет очков
Демонстрация
Мониторинг
Поддержка
КАК МЫ РАБОТАЕМ
Наша главная ценность заключается в том, чтобы предоставлять ценные и экономически эффективные решения для наших клиентов. Вот почему мы разработали подход к проектам НИОКР, который позволяет нам видеть прогресс на каждом этапе и предлагать решения поэтапно, позволяя клиентам решать, стоит ли вкладывать дополнительные усилия или требуется изменение направления.
1.1
Технико-экономическое обоснование
2–4 недели
Исследуйте применимые наборы данных с точки зрения объема данных и набора полей; создать ETL
Тестируйте различные модели машинного обучения, алгоритмы, библиотеки
1,2
Построение PoC
1–3 месяца
Выбрать наиболее подходящий набор данных, модель и параметры модели
Подготовьте модель машинного обучения к моделированию с использованием производственных данных.
Разработка подходящего подхода к интеграции
2
Выход в эфир
Продолжительность зависит от проекта
Подготовьте и интегрируйте готовую к производству модель машинного обучения
Оптимизируйте и улучшайте модель с новыми производственными данными, весами, параметрами
Улучшенное развертывание модели
3
Поддерживать
Поддержка и мелкие улучшения
Мониторинг эффективности
Технологии
Инженеры DIGITALTEH работают с самыми популярными современными технологиями, включая облачные решения MLaaS мирового класса и классические библиотеки или библиотеки с открытым исходным кодом для глубокого обучения.