Внедрение машинного обучения

Что делаем

• Модели для прогноза спроса и остатков
• Персонализация контента и рекомендаций пользователю
• Распознавание образов и обработка изображений
• Автоматическая классификация обращений и текстов

Стек и подход

Прежде чем обучать модель, проверяем, достаточно ли у вас данных и насколько они чистые — половина проектов по машинному обучению упирается именно в это, а не в выбор алгоритма. Честно говорим, если данных пока недостаточно для надёжной модели, вместо того чтобы обучать её на том, что есть, и выдавать ненадёжный результат за готовое решение.

Как строим работу

• 01. Думать — какая задача и какой бизнес-эффект стоят за словами «нужен ИИ», можно ли измерить этот эффект в деньгах или времени.
• 02. Проектировать — проверяем данные и выбираем подход до обучения модели, оцениваем реалистичность точности на имеющихся данных.
• 03. Создавать — рабочую модель, встроенную в ваш процесс, а не отдельный ноутбук с экспериментом, который никто не использует после презентации.
• 04. Развивать — переобучение модели по мере накопления новых данных и изменения бизнес-условий.

Сроки

Модель под готовые данные — от 1 недели. Проект с подготовкой данных с нуля — от 2–3 недель.

Кому подходит

• Бизнесу с задачами прогноза спроса и остатков
• Сервисам, которым нужна персонализация контента или рекомендаций
• Компаниям с большим потоком обращений или изображений для классификации

Частые вопросы

Как машинное обучение применяется в бизнесе?

Чаще всего — прогноз спроса и остатков, рекомендации пользователю, автоматическая классификация обращений или изображений.

Сколько данных нужно для обучения модели?

Зависит от задачи — иногда хватает нескольких тысяч примеров, иногда нужны десятки тысяч. Точный ответ дадим после оценки вашего случая.

Что если данных пока недостаточно для модели?

Скажем об этом прямо и предложим либо собрать больше данных, либо более простое решение на правилах, которое можно заменить моделью позже.