Машинное и глубокое обучение для решения ваших задач

Улучшите работу IT-систем и бизнес-процессов с помощью технологий машинного и глубокого обучения.

Мы предлагаем:

  • Разработку и обучение нейронных сетей
  • Создание самообучающихся алгоритмов
  • Внедрение глубокого обучения для анализа данных
  • Распознавание изображений и речи на основе ИИ
  • Автоматизацию процессов с применением машинного обучения
  • Повышение эффективности IT-инфраструктуры с помощью AI

Наши эксперты внедрят передовые решения на основе машинного и глубокого обучения, которые помогут вашему бизнесу стать более гибким, эффективным и интеллектуальным.

Перейдите на новый уровень с машинным и глубоким обучением!

  • Интеллектуальная автоматизация
  • Эффективный анализ данных
  • Расширенные возможности ИИ
  • Улучшение IT-эффективности
Обсудить проект
  • Пожизненная гарантия
    Гарантия
    Если по окончанию работы, будут выявлены ошибки или замечания, бесплатно устраним их
  • otcheti
    Оплата
    за результат
    Все работы согласно договора, оплата после приемки работ
  • Иконка часы
    Не срываем
    сроки
    Фиксируем сроки по работе с данными в договоре, и не нарушаем их.
  • budjet
    Фиксированная смета
    Озвученная в КП цена не меняется, вплоть до полной готовности итогового отчета

Наша миссия – внедрить инструменты, которые помогут вашему бизнесу

Наша команда
Над вашим проектом будут работать эксперты в своих областях. Наша команда живет своим делом и постоянно развивается.
Более 20 специалистов в штате компании
Подробнее о компании

Услуга по внедрению машинного обучения включает

Структурируем процесс анализа данных на этапы. Каждый этап имеет свои задачи и цели, которые необходимо достичь перед переходом к следующему этапу.
01
Определение проблемы и целей
02
Сбор данных
03
Подготовка и очистка данных
04
Обучение и тестирование
05
Оценка модели
06
Оптимизация модели
07
Интерпретация и внедрение
Определение проблемы и целей

Начинаем с понимания и формулирования проблемы, которую вы хотите решить с помощью машинного обучения. Это может включать определение ваших бизнес-целей и понимание, как машинное обучение может помочь вам достичь этих целей.

kontext etap 1
Сбор данных

Предварительная оценка: идентификации источников данных для вашего проекта, оценка качества данных для понимания их ценности. Включает в себя проверку точности, актуальности, полноты и надежности данных. Данные могут быть получены из внутренних источников (например, баз данных, электронные таблицы, CRM и другое программное обеспечение) и внешних источников (веб-сайты, агрегаторы данных третьих сторон).

Сбор данных: определение цели исследования, типа данных для сбора, методы и процедуры, которые вы будете использовать для сбора, хранения и обработки данных

Хранение данных: собранные данные сохраняются для последующего анализа. Для этого могут использоваться различные системы, включая облачные хранилища и реляционные базы данных.

kontext etap 1
Подготовка и очистка данных

Удаление дубликатов и нерелевантных наблюдений: ваши наборы данных могут содержать повторяющиеся или нерелевантные записи, которые необходимо удалить для обеспечения точности анализа.

Исправление структурных ошибок: в данных могут быть ошибки, связанные с неправильной записью или передачей информации, например, странные соглашения об именовании, опечатки или неправильное использование заглавных букв.

Обработка пропущенных данных: иногда данные могут отсутствовать в наборе данных. Подходы к обработке пропущенных данных включают их заполнение, удаление или замену, в зависимости от контекста и объема отсутствующих данных.

Фильтрация аномалий: аномалии или выбросы — это значения, которые сильно отклоняются от остальных данных. Они могут возникнуть из-за ошибок ввода данных или могут быть реальными, но редкими наблюдениями. В зависимости от контекста, такие данные могут быть отфильтрованы для обеспечения точности анализа.

Преобразование данных: это процесс изменения формата или структуры данных. Преобразование данных также может относиться к процессу приведения данных к одному масштабу, инвертированию значений для обеспечения единообразия, и преобразованию категориальных данных в числовые для выполнения определенных аналитических методов.

Проверка и исправление ошибок данных: включает в себя проверку наличия ложных или ошибочных данных и их исправление. Например, может быть необходимо «обратное кодирование» ответов на опросы, чтобы гарантировать, что все ответы интерпретируются единообразно.

kontext etap 2
Обучение и тестирование

Разные задачи требуют разных алгоритмов — задачи классификации могут требовать использования логистической регрессии или деревьев решений, в то время как задачи прогнозирования могут требовать линейной регрессии или временных рядов.

Мы обучаем выбранную модель на этих данных. Затем тестируем модель на отдельном тестовом наборе данных, чтобы оценить её точность.

kontext etap 4
Оценка модели

После обучения модели мы должны оценить её качество. Это обычно делается с использованием тестового набора данных. Метрики оценки могут включать точность, ошибку, AUC-ROC, F1-меру и т. д., в зависимости от типа задачи.

kontext etap 3
Оптимизация модели

Если производительность модели не достаточно хороша, мы можем улучшить её. Это может включать в себя подбор гиперпараметров, использование другой модели, добавление больше данных и т. д.

kontext etap 5
Интерпретация и внедрение

На основе имеющихся данных мы делаем прогнозы и принимаем обоснованные решения. Этот процесс включает сбор, преобразование и организацию данных с целью выявления закономерностей и тенденций.

Используя методы машинного обучения, мы автоматизируем построение аналитических моделей, что позволяет системам изучать данные, определять шаблоны и принимать решения с минимальным участием человека.

Однако, важно не только получить прогнозы от машинного обучения, но и понять, как эти прогнозы были сделаны. В этом нам помогает интерпретируемость моделей машинного обучения. Интерпретация модели позволяет нам понять, насколько доверительны эти прогнозы и насколько они надежны для принятия управленческих решений

kontext etap 4

Внедрение методов машинного обученияи анализа данных

  • 01
    Используем машинное обучение для автоматизации процессов анализа данных, что позволяет ускорить получение результата и минимизировать возможные ошибки
  • 02
    Выявляем скрытые взаимосвязи и закономерности в данных, на основе которых наши клиенты могут принимать обоснованные и своевременные бизнес-решения
  • 03
    Наши модели машинного обучения способны адаптироваться к новым данным, улучшая свою производительность и точность предсказаний по мере накопления опыта
  • 04
    Благодаря использованию современных технологий машинного обучения и наличию значительной вычислительной мощности, мы можем быстро обрабатывать большие объемы данных
Обсудим проект?
Проконсультируем, предложим инструменты которые 100% помогут вашему бизнесу, подготовим КП в 3-х вариантах
обсудить проектЗаказать звонок

Над внедрением методов машинного обучения будут работать

arrow
arrow
Фото Константин
Проектный менеджер
Курирует проект заказчика, решает организационные вопросы, всегда на связи. Координирует команду и передает обратную связь.
Маркетолог
Маркетолог
Изучает товар заказчика, анализирует ЦА и конкурентов. На основе этих данных он выстраивает структуру сайта, чтобы закрыть возражения и сомнения потенциальных клиентов.
Веб-аналитик
Копирайтер
Пишет тексты на сайте заказчика. Акцентирует внимание читателей на выгодах, усиливает смыслы и прописывает дизайнеру визуальные задачи.
UX/UI-дизайнер
UX/UI дизайнер
Создает уникальный дизайн сайта исходя из фир. стиля компании, если он имеется. Либо предлагает свои цветовые решения подходящие под направление заказчика.
Специалист по Яндекс.Директ
SEO специалист
Прорабатывает базовую SEO-оптимизацию сайта. Проводит подготовительные работы для будущего продвижения сайта в поисковых системах.
Фото Эльза
Программист
Верстает сайт в соответствии дизайн-макета и прототипа. Адаптирует под все устройства (телефоны, планшеты, ПК) Тестирует сайт на работоспособность.

Стоимость услуг
по анализу данных

от 250 000
Стоимость работ по внедрению машинного обучения, индивидуально рассчитывается для каждого проекта, и зависит от множества факторов, такие как: корректность сбора, сложность очистки, объем данных и т.д. Что входит в стоимость данного тарифа:
  • Сбор данных
    • Идентификации источников данных
    • Сбор данных
    • Хранение данных
  • Подготовка и очистка данных
    • Удаление дубликатов и нерелевантных наблюдений
    • Исправление структурных ошибок
    • Обработка пропущенных данных
    • Преобразование данных
  • Обучение модели
    • Выбор модели
    • Обучение
    • Оценка качества
    • Оптимизация
  • Внедрение и мониторинг
    • Интеграция с существующими системами
    • Обновление модели
    • Обучение работе

Как рассчитать стоимость услуги по анализу данных

Специалист по Яндекс.Директ

Команда Webscience окажет комплекс работ по внедрению машинного обучения, не ниже вышеуказанной. Точную стоимость работ мы сможем определить только после того, как клиент заполнит бриф или пройдет легкий тест (по кнопке ниже). Это позволит нам оценить сложность задачи и цели с которыми он обратился за нашими услугами.

На основе полученной информации, специалисты подготовят персональное коммерческое предложение в 2-х вариантах реализации и стоимости вашего проекта.

Рассчитать стоимость

Преимущества машинного обучения для бизнеса
с Webscience

  • ne slivaem budjet
    Экспертное знание и опыт
    Мы знаем, какой алгоритм использовать для конкретной задачи, как подготовить данные и как оптимизировать модель.
  • budjet
    Повышение производительности
    Улучшим производительность и эффективность вашего бизнеса. Модели машинного обучения могут автоматизировать рутинные задачи, прогнозировать тренды и помочь в принятии обоснованных решений, что в конечном итоге приводит к увеличению прибыли.
  • podhod
    Комплексный подход
    Вам не нужно тратить время на поиски аналитика, инженера ML, Data Scientistа и прочих специалистов для анализа данных. Мы закрываем все вопросы по аналитике
  • pers menedjer
    Постоянные обновления и инновации
    Мы можем гарантировать что вы всегда будете на переднем крае науки и инноваций, что позволит максимизировать вашу прибыль
  • na dolgo
    Преодоление барьеров
    Работаем на результат, по принципу win-win. Делаем свою работу так, чтобы остаться с вами надолго.
Заказывая проектирование и внедрение методов машинного обучения до 21 июля
— вы получаете дополнительную скидку 7%
Оставьте контакты и забронируйте условия спецпредложения
Нажимая на кнопку “Забронировать”, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности
Thank you! Your submission has been received!
Oops! Something went wrong while submitting the form.

Ответы на вопросы
об услуге внедрение машинного обучения

Как следить за производительностью модели машинного обучения в продакшн?

Каковы методы и алгоритмы машинного обучения, которые подходят для моего бизнеса?

Как оценить эффективность модели машинного обучения?

Как обеспечить безопасность и конфиденциальность данных в процессе машинного обучения?

Как можно внедрить модель машинного обучения в бизнес-процессы?

Какой алгоритм лучше всего подходит для нашей задачи?

Сколько данных нам нужно для обучения модели?

Как долго займет процесс обучения модели?

Какую роль играют гиперпараметры в обучении модели?

Что такое переобучение и как его можно избежать?

Какую поддержку мы получим после внедрения модели?

Машинное обучение: прорыв в мире бизнеса

Машинное и глубокое обучение для решения ваших задач

Машинное и глубокое обучение — это технологии, которые меняют мир. Они нашли широкое применение во многих отраслях, включая здравоохранение, финансы, образование, розничную торговлю и многое другое. В этой статье мы рассмотрим, как эти технологии могут быть использованы для решения ваших задач.

Что такое машинное и глубокое обучение?

Машинное обучение — это подраздел искусственного интеллекта, который включает в себя методы, позволяющие машинам самостоятельно обучаться и улучшать свою работу без прямого участия человека. Глубокое обучение — это специализированная область машинного обучения, использующая сложные нейронные сети для моделирования и понимания сложных шаблонов данных.

Как машинное и глубокое обучение могут помочь в решении ваших задач?

Машинное и глубокое обучение могут быть использованы для решения множества задач, включая:

Классификация данных. Используя методы машинного обучения, вы можете классифицировать данные на основе определенных критериев. Например, в розничной торговле можно классифицировать покупателей по их поведению для создания персонализированных маркетинговых кампаний.

Прогнозирование. Модели машинного обучения могут использоваться для прогнозирования будущих событий или тенденций на основе исторических данных. Например, в финансовом секторе можно прогнозировать цены акций или валютные курсы.

Рекомендации. Методы машинного обучения могут использоваться для создания систем рекомендаций, которые предлагают пользователям товары или услуги на основе их прошлого поведения и предпочтений.

Как реализовать машинное и глубокое обучение в вашей организации?

Определение целей. Первым шагом является определение ваших бизнес-целей и понимание, как машинное обучение может помочь в их достижении.

Сбор и подготовка данных. Для обучения модели машинного обучения требуются данные. Вы должны собрать и подготовить соответствующие данные, которые могут использоваться для обучения модели.

Обучение и тестирование модели. Следующим шагом является обучение модели на собранных данных и тестирование её эффективности.

Оптимизация и внедрение модели. После обучения и тестирования модели вы можете оптимизировать её для улучшения производительности и затем внедрить в свою организацию.

Мониторинг и обновление модели. После внедрения модели необходимо регулярно контролировать её производительность и при необходимости обновлять.

Вывод

Машинное и глубокое обучение могут принести огромную пользу для вашего бизнеса, помогая в решении множества задач. От классификации данных до прогнозирования тенденций — эти технологии меняют методы ведения бизнеса и открывают новые возможности для повышения эффективности и конкурентоспособности.

Студия Webscience — это команда профессионалов, специализирующихся на создании инновационных решений на стыке технологий и бизнеса. Если вы стремитесь к оптимизации бизнес-процессов, повышению эффективности и достижению новых результатов, то студия WebScience — ваш надежный партнер. Мы с радостью поможем вам преобразовать ваш бизнес с помощью передовых технологий и инновационных решений.

Свяжитесь с нами прямо сейчас и начните достигать новых высот!

Форма бесплатной консультации

Начните с бесплатной консультации + получите индивидуальное коммерческое предложение

01
Обсудим проект, подскажем какие инструменты подойдут
для продвижения ваших услуг
02
Подготовим расчет сроков
и стоимости в 3-х ценовых вариантах реализации проекта
Заполните графу номера телефона, менеджер свяжется с Вами в ближайшее время, ответит на все интересующие вопросы и отправит коммерческое предложение
Нажимая на кнопку “Получить консультацию”, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности
Thank you! Your submission has been received!
Oops! Something went wrong while submitting the form.