Andmed ja tehisintellekt
Masinõppe arendusteenused
Muutke andmed, mida teie ettevõte juba kogub, mudeliteks, mis prognoosivad, soovitavad, tuvastavad ja automatiseerivad. Neid ehitab ja haldab asutajate juhitud meeskond ning igas projektis osaleb kogenud insener.
Rääkige asutajategaMida Authecti masinõppe arendus teile annab
Masinõpe on kõige kasulikum küsimustes, millele teie andmed vastavad paremini kui rusikareegel: millised kliendid on lahkumas, kui palju kaupa tellida, milline tehing tundub kahtlane. Aitame teil need küsimused leida ja ehitame seejärel mudelid, mis neile usaldusväärselt vastavad – otse tööriistades, mida teie meeskond juba kasutab.
Suhtlete otse asutajate ja kogenud inseneriga, kes vastutavad kogu protsessi eest: andmete ettevalmistus, modelleerimine, hindamine, juurutamine ja jälgimine. Selgitame, kuidas iga mudel oma tulemusteni jõuab, nii et teie meeskond saab nende põhjal tegutseda. Samuti võrdleme mudelit teie praeguse tööviisiga, et teaksite, kas see päriselt aitab.
Mudelid, treeningkood ja andmekonveierid asuvad teie enda kontodel esimesest päevast ning on dokumenteeritud nii, et teie meeskond saab neid ka ilma meieta uuesti treenida ja edasi arendada.
Mida teeme
Meie masinõppe arendusteenused
Alates ühest prognoosimudelist kuni terve komplekti ML-funktsioonideni teie tootes – kasutame meetodeid, mida enamik äriprobleeme vajab.
ML-mudelite arendus tellimusel
Teie andmetel treenitud klassifitseerimis-, regressiooni-, prognoosi- ja järjestusmudelid, mis on valitud nii täpsuse kui ka selle järgi, kui lihtne on teie meeskonnal neid mõista ja hooldada.
Vestluslik tehisintellekt ja juturobotid
Nutikas automatiseerimine
Loomuliku keele töötlus
Süvaõpe ja närvivõrgud
Masinnägemine
Klientide tagasiside
Koostöö Authectiga muutis meie digitaalset taristut põhjalikult. Nende arendusmeeskond valmistas meie keeruka kauplemisalgoritmide platvormi valmis kaks nädalat enne tähtaega, tegemata järeleandmisi koodi kvaliteedis ega turvanõuete täitmises. Sujuv suhtlus ja sügavad tehnilised teadmised tegid neist meile tõelise strateegilise partneri.
Dmitry SokolovTootejuht, FinTech SolutionsLahendage keeruline äriprobleem mudeliga, mis on ehitatud teie enda andmetele. Rääkige otse asutajatega.
Võtke meiega ühendustTeenuse kasu
Kuidas masinõppe arendus teie ettevõttele kasu toob
- 01
Tõenditel põhinevad otsused
Mudelid muudavad ajaloolised andmed prognoosideks, hinnanguteks ja soovitusteks. Näitame, millised tegurid iga tulemust mõjutavad, et juhid saaksid seda kaaluda koos oma kogemusega.
- 02
Sujuvamad protsessid ja tegevused
Korduv sorteerimis-, sobitamis- ja kontrollitöö liigub mudelitele, mis teevad selle sekunditega. Teie meeskond saab tegeleda juhtumitega, mis päriselt inimest vajavad.
- 03
Personaliseerimine, mida kliendid märkavad
Iga kliendi käitumisele häälestatud soovitused, otsingutulemused ja pakkumised, et inimesed leiaksid soovitu kiiremini ja tuleksid sagedamini tagasi.
- 04
Riskid märgatakse varem
Ennustavad mudelid annavad riski-, finants- ja tegevusmeeskondadele varajase hoiatuse klientide lahkumise, maksehäirete, viivituste ja rikete kohta, kui reageerimiseks on veel aega.
- 05
Tugevam andme- ja füüsiline turvalisus
Anomaaliate tuvastamine sisselogimistes, maksetes ja võrguliikluses ning masinnägemine, mis märgib ebatavalise tegevuse objektil ja edastab info vastutavatele inimestele.
- 06
Mudelid, mis püsivad täpsed
Andmete triivi ja langeva täpsuse jälgimine ning valmis ümbertreenimiskonveierid, et mudel, mis töötab käivitamise päeval, töötaks ka aasta pärast.
Valdkonnad
Masinõppe kasutusjuhud eri valdkondades
Jaekaubandus
Klientide segmenteerimine ja käitumise analüüs, nõudluse ja müügi prognoosimine, dünaamiline hinnastamine, soovitussüsteemid, turunduskulude atributsioonimudelid, automatiseeritud laohaldus ja külastajavoogude analüüs masinnägemisega.
Fintech
Pettuste ja anomaaliate tuvastamine, reaalajas krediidiskoorimine, klientide lahkumise ennustamine, krediidiriski hindamine, portfelli analüütika ja reeglipõhiste tehinguülesannete automatiseerimine – koos selgitustega, mis toetavad regulatiivseid ülevaatusi.
Kindlustus
Riskimudelid kindlustusriski hindamiseks ja hinnastamiseks, kahjunõuete eelsorteerimine, pettusesignaalid kahtlaste nõuete puhul, kliendi eluea väärtuse ja hoidmise mudelid ning andmete eraldamine dokumentidest kiiremaks menetluseks.
Logistika
Mitme peatusega pealevõtu- ja tarneplaneerimine, dünaamiline marsruudi optimeerimine, autopargi analüütika, nõudluse ennustamine ja mahuplaneerimine, saabumisaja prognoosid ning laokohtade paigutus.
Põllumajandus
Saagikuse ennustamine ilma-, mulla- ja satelliidiandmete põhjal, põllukultuuride ja kariloomade jälgimine masinnägemisega, aretusväärtuse ennustamine ning mudelid, mis aitavad planeerida niisutust ja sisendeid.
Tervishoid
Patsientide riskiskoorid ja taashospitaliseerimise ennustamine, ajakavade ja mahu prognoosimine, tugi meditsiiniliste piltide ja signaalide tõlgendamisel – alati nii, et tulemused vaatab üle arst.
Autotööstus
Ennetav hooldus sõidukite ja andurite andmete põhjal, kvaliteedikontroll tootmisliinidel, varuosade nõudluse prognoosimine ning autopargi kasutuse mudelid rendi- ja jagamisteenustele.
Kuidas töötame
Kuidas ehitame püsivaid masinõppe mudeleid
Mudelist on kasu alles siis, kui see töötab teie ettevõttes ja seda kasutavad inimesed usaldavad seda. Meie protsess on üles ehitatud selle saavutamiseks, mitte demo näitamiseks.
Juhtumiuuringud
Authecti viimased tööd
Mobile AppReact NativeSupabaseBredinoBredino: kontrollitud paarisobituse ja aretuse platvorm tõupuhastele loomadele39Rakenduse ekraani100%Kontrollitud dokumendid109Automaattestid
FintechTradingArtificial IntelligenceSmartTraderSmartTrader: tehnilise analüüsi ja automatiseeritud kauplemise platvorm100k+Aktiivsed kauplejad< 20 msViivitus50+Nutikad tööriistad
HospitalityFoodTechSaaSFoodNotifyFoodNotify: toitlustuse juhtimise ja automatiseeritud köögitöö platvorm30 000+Asukohad15%Kulude vähenemine100+Integratsioonid
Tehnoloogiad
Tööriistad ja raamistikud, millega ML-i ehitame
Järeleproovitud avatud tööriistad, mille jaoks on lihtne spetsialiste leida ja mida teie meeskond saab hooldada – teie valitud pilves.
Keeled ja teegid
Python koos pandase, NumPy ja Polarsiga andmetööks ning scikit-learn, XGBoost ja LightGBM klassikaliste mudelite jaoks, mis lahendavad enamiku äriprobleeme.
Süvaõpe
PyTorch ja TensorFlow närvivõrkude jaoks ning avatud lähtekoodiga kogukonna eeltreenitud mudelid, mida peenhäälestame teie andmetel.
Keele- ja nägemismudelid
OpenAI, Anthropicu, Google'i ja avatud lähtekoodiga perede suured keelemudelid tekstiülesanneteks ning nägemismudelid tuvastamiseks, segmenteerimiseks ja dokumentide lugemiseks.
Andmekonveierid
SQL, dbt ja orkestreerimisvahendid, nagu Airflow või Dagster, mis toovad puhtad ja versioonitud andmed teie andmelaost või andmejärvest treenimisse ja ennustamisse.
Katsete jälgimine ja MLOps
MLflow või Weights & Biases katsete jälgimiseks, mudeliregistrid versioonihalduseks ning CI-konveierid, mis testivad ja juurutavad mudeleid nagu mis tahes muud koodi.
Pilv ja mudelite serveerimine
AWS, Microsoft Azure ja Google Cloud; mudeleid serveeritakse konteinerite, serverivabade otspunktide või servaseadmete kaudu, sõltuvalt latentsuse ja kulude vajadustest.
KKK
Korduma kippuvad küsimused masinõppe kohta
Mis on masinõppe arendus?
Masinõppe arendus tähendab mudelite ehitamist, mis õpivad teie andmetest prognoosima, soovitama, tuvastama ja automatiseerima. Näiteks nõudluse prognoosimine, lahkumas olevate klientide märkamine, kahtlaste tehingute märgistamine ning dokumentide või piltide lugemine. Vastutame kogu protsessi eest alates andmete ettevalmistusest ja modelleerimisest kuni hindamise, juurutamise ja jälgimiseni, nii et mudel töötab tööriistades, mida teie meeskond juba kasutab.
Kuidas teada, kas meie probleem sobib masinõppe jaoks?
Masinõpe sobib, kui teie andmed vastavad küsimusele paremini kui rusikareegel. Probleemi ja andmete ülevaatusel koos asutajatega määrame, millist otsust mudel toetab, kuidas seda mõõdetakse ja millised andmed on olemas, ning kontrollime kvaliteeti ja lünki enne, kui midagi lubame. Seejärel testime mudeleid lihtsa lähtemudeli vastu, et teaksite, kas lisakeerukus end ära tasub.
Kui kaua võtab masinõppe mudeli ehitamine aega?
See sõltub probleemist ja teie andmete seisust. Alustame lihtsast lähtemudelist, testime selle vastu keerukamaid mudeleid, hindame tulemusi koos teie meeskonnaga ning seejärel juurutame ja jälgime. Lähtemudel näitab varakult, kas idee on väärt edasiarendamist; toodangusse jõudmine võtab kauem aega, sõltuvalt integratsioonidest ning vajalikest läviväärtustest ja varulahendustest.
Kui palju masinõppe arendus maksab?
See sõltub mahust: probleemist, vajaliku andmete ettevalmistuse hulgast, integratsioonidest ning sellest, kuidas mudelit serveeritakse ja jälgitakse. Koostame iga projekti jaoks eraldi hinnapakkumise pärast tasuta vestlust asutajatega, kui oleme teie andmetega tutvunud. Arenduskulude esialgse hinnangu saamiseks proovige meie veebilehel olevat tarkvaraarenduse hinnakalkulaatorit.
Kuidas hoiate mudelid pärast käivitamist täpsena?
Jälgime toodangus täpsust ja andmete triivi ning treenime mudelit värskete andmetega graafiku alusel või varem, kui maailm, millest mudel õppis, muutub. Igal mudelil on versioonihaldus, ligipääsukontroll ja logimine, mis võimaldab iga ennustuse jälgida. Mudeleid testitakse ja juurutatakse CI-konveierite kaudu nagu mis tahes muud koodi, nii et täpsus ei lange pärast käivitamist märkamatult.
Kas mudelid ja andmekonveierid kuuluvad meile?
Jah. Mudelid, treeningkood ja andmekonveierid asuvad teie enda kontodel esimesest päevast ning on dokumenteeritud nii, et teie meeskond saab neid ka ilma meieta uuesti treenida ja edasi arendada. Kasutame järeleproovitud avatud tööriistu, mille jaoks on lihtne spetsialiste leida, näiteks Python, scikit-learn, PyTorch ja MLflow, platvormidel AWS, Microsoft Azure või Google Cloud.