Машинное обучение и прогнозирование
Модели для прогнозирования спроса и нагрузки, рекомендаций, ранжирования, классификации и поиска аномалий. Обучаем на ваших данных, встраиваем в рабочие системы и следим за качеством после запуска.
Кому подходит?
Компаниям, у которых накоплены данные о продажах, клиентах, операциях или оборудовании и есть решения, которые сейчас принимаются по опыту или в таблицах: сколько закупить, что предложить клиенту, где искать проблему.
Что получает клиент
Модель, встроенную в ваш процесс или продукт через API, с описанием данных, метрик качества и ограничений. Передаём код обучения и развёртывания и мониторинг качества модели в работе.
Прогнозирование
Спрос, нагрузка, продажи и другие показатели на основе исторических данных.
Рекомендации и ранжирование
Подбор товаров, контента и предложений для конкретного пользователя.
Классификация и поиск аномалий
Распределение объектов по категориям и выявление нетипичных операций, событий и показаний.
Подготовка данных
Очистка, разметка и конвейеры данных, без которых модель не будет работать стабильно.
Эксплуатация моделей
Развёртывание, мониторинг качества и дрейфа данных, переобучение по мере изменения данных.
Частые вопросы
Сколько нужно данных?
Зависит от задачи. Начинаем с анализа того, что уже есть, и прямо говорим, хватит ли этого для полезной модели — или сначала нужно собрать и разметить данные.
Гарантируете ли вы точность модели?
Нет: качество модели зависит от данных, поэтому гарантий на метрики не даём. Метрики согласуем заранее, измеряем на ваших данных, а итерации входят в проект.
Что происходит с моделью после запуска?
Данные меняются, и качество модели может снижаться. Поэтому отслеживаем метрики и дрейф и переобучаем модель, когда это нужно.