Машинное обучение (Machine Learning, сокращенно ML) — это технология, которая позволяет компьютерам самостоятельно учиться на ваших данных и делать на их основе прогнозы или принимать решения.
В бизнесе машинное обучение может помочь автоматизировать анализ большого количества данных, улучшить обслуживание клиентов, прогнозировать спрос или просто оптимизировать процессы для повышения прибыли.
Хранит всю информацию о клиентах и позволяет легко ее получать в любом виде.
Анализ естественного языка, работа с изображениями, текстом и даже звуком.
Модели способны давать клиентам рекомендации, на основе их предпочтений.
Отслеживание аномалий и подозрительных действий.
Уменьшите кол-во повторяющихся и рутинных задач, которые раньше выполнялись вручную. Это позволит значительно сократить траты на персонал.
Анализ данных с помощью машинного обучения помогает вам создавать более эффективные рекламные стратегии и повышать отклик.
ML-системы анализируют поведение и транзакции, выявляя подозрительные действия и предотвращая финансовые потери.
01
Перед началом любых работ по машинному обучению, производится сбор данных и формирование датафреймов. После этого производится обработка дубликатов и пропусков.
02
Специалисты исследуют данные, проводят корреляционный анализ и выбирают наиболее подходящие алгоритмы машинного обучения, чтобы создать прототипы моделей, которые лучше всего решают задачу.
03
Модель обучается на подготовленных данных, после чего проводится ее тестирование и оценка по множеству метрик, строится матрица ошибок и при необходимости проводятся дополнительные настройки.
04
Готовая модель интегрируется в существующую инфраструктуру компании. После запуска проводится постоянный мониторинг ее работы и сбор обратной связи.
Наша команда применят широкий спектр моделей машинного обучения для решения задач вашего бизнеса. Основные типы используемых моделей:
Модели регрессии — применяются для прогнозирования числовых значений, например, предсказание цены или спроса. В данную группу входят: линейная регрессия, полиномиальная регрессия, регрессия с регуляризацией.
Модели классификации — используются для бинарной или мультиклассовой классификации объектов, например, для определения спама. Входят: K ближайших соседей (KNN), Деревья решений, Метод опорных векторов, логистическая регрессия.
Помимо базовых моделей мы используем нейронные сети и другие алгоритмы, подбирая оптимальный инструмент под каждую задачу полностью индивидуально.
Перед начало работ по машинному обучению мы проводим комплексный аудит и проверяем применимость решения на базовой модели. Компания ЛогиВиста предоставляет консалтинговые услуги и делает подробное описание проекта, чтобы вы могли убедиться в его целесообразности.
Для разработки и внедрения машинного обучения в ваш бизнес мы используем широкий стек технологий.
Python — основной язык для обработки данных, их подготовки и дальнейшей разработки и обучения моделей.
Java — используется для создания серверной части приложения. Обеспечивает высокую производительность, надежность и масштабируемость.
Angular и React — фреймворки JavaScript, которые позволяют быстро разрабатывать адаптивные веб-приложения с большим функционалом.
«ЧП «Евразия Логистик» выражает благодарность компании ООО «ЛогиВиста» за разработку отличного корпоративного сайта с функциональным личным кабинетом. Нас порадовал профессиональный подход команды, внимательность к деталям и желание вникнуть в наши задачи. Тщательная проработка вайфреймов и несколько вариантов макета позволили нам выбрать оптимальное решение. Мы получили именно тот результат, который хотели, и уверены, что новый сайт станет эффективным инструментом для развития нашего бизнеса.»
Предлагаем услуги по созданию систем с ИИ, которые преобразуют ваш бизнес, позволяя принимать более обдуманные решения.
Специализируемся на создании надежных, безопасных и высокопроизводительных REST API, которые позволят стать мощным связующим звеном для вашей инфраструктуры.
При создании корпоративного сайта важно учитывать: соответствие фирменному стилю, отражение миссии компании и сложную структуру с большим кол-вом страниц.
Создадим фундамент для вашего сайта. Определяем нужные вам страницы, их связь и местоположения основных элементов. Правильная структура — залог успеха.
Оставьте нам заявку, а мы свяжемся с вами, чтобы обсудить проект, время разработки и его стоимость:
