Duomenys ir DI
Mašininio mokymosi sprendimų kūrimo paslaugos
Paverskite duomenis, kuriuos jūsų įmonė jau renka, modeliais, kurie prognozuoja, rekomenduoja, aptinka ir automatizuoja. Juos kuria ir prižiūri įkūrėjų vadovaujama komanda, o kiekviename projekte dirba patyręs inžinierius.
Pasikalbėkite su įkūrėjaisKą gaunate, kai mašininio mokymosi sprendimus kuria Authect
Mašininis mokymasis geriausiai tinka klausimams, į kuriuos jūsų duomenys atsako tiksliau nei nuojauta: kurie klientai netrukus išeis, kiek prekių užsakyti, kuri operacija atrodo įtartina. Padedame tokius klausimus rasti, o tada kuriame modelius, kurie į juos patikimai atsako, ir įdiegiame juos į įrankius, kuriais jūsų komanda jau naudojasi.
Dirbate tiesiogiai su įkūrėjais ir patyrusiu inžinieriumi, kurie atlieka visą darbą: duomenų paruošimą, modeliavimą, vertinimą, diegimą ir stebėseną. Paaiškiname, kaip kiekvienas modelis prieina prie rezultatų, taip, kad jūsų komanda galėtų tuo remtis, ir lyginame jį su tuo, kaip dirbate dabar. Taip žinote, ar jis tikrai padeda.
Modeliai, mokymo kodas ir duomenų srautai nuo pirmos dienos yra jūsų pačių paskyrose. Viskas dokumentuota, todėl jūsų komanda gali modelius permokyti ir plėsti be mūsų.
Ką darome
Mūsų mašininio mokymosi paslaugos
Nuo vieno prognozavimo modelio iki viso ML funkcijų rinkinio jūsų produkte: taikome metodus, kurių reikia daugumai verslo problemų spręsti.
Individualių ML modelių kūrimas
Klasifikavimo, regresijos, prognozavimo ir reitingavimo modeliai, apmokyti jūsų duomenimis. Juos renkamės pagal tikslumą ir pagal tai, kaip lengvai jūsų komanda galės juos suprasti ir prižiūrėti.
Pokalbių AI ir pokalbių robotai
Išmanusis automatizavimas
Natūralios kalbos apdorojimas
Gilusis mokymasis ir neuroniniai tinklai
Kompiuterinė rega
Klientų atsiliepimai
Darbas su Authect iš esmės pakeitė mūsų skaitmeninę infrastruktūrą. Jų inžinierių komanda mūsų sudėtingą prekybos algoritmų platformą pristatė dviem savaitėmis anksčiau nei planuota, nenukentėjo nei kodo kokybė, nei atitiktis saugumo reikalavimams. Sklandi komunikacija ir gilios techninės žinios pavertė juos tikru strateginiu partneriu.
Dmitry SokolovProdukto vadovas, FinTech SolutionsIšspręskite sudėtingą verslo problemą modeliu, sukurtu iš jūsų pačių duomenų. Pasikalbėkite su įkūrėjais.
Susisiekite su mumisNauda
Kuo mašininis mokymasis naudingas jūsų verslui
- 01
Faktais pagrįsti sprendimai
Modeliai paverčia istorinius duomenis prognozėmis, įverčiais ir rekomendacijomis. Parodome, kurie veiksniai lemia kiekvieną rezultatą, kad vadovai galėtų jį vertinti kartu su savo patirtimi.
- 02
Sklandesni procesai ir veikla
Pasikartojantį rūšiavimo, sugretinimo ir tikrinimo darbą perima modeliai, kurie jį atlieka per kelias sekundes. Jūsų komandai lieka atvejai, kuriems iš tiesų reikia žmogaus.
- 03
Personalizavimas, kurį klientai pastebi
Rekomendacijos, paieškos rezultatai ir pasiūlymai, pritaikyti pagal kiekvieno kliento elgseną, todėl žmonės greičiau randa, ko ieško, ir dažniau sugrįžta.
- 04
Anksčiau pastebima rizika
Prognoziniai modeliai rizikos, finansų ir veiklos komandas iš anksto įspėja apie klientų pasitraukimą, įsipareigojimų nevykdymą, vėlavimus ir gedimus, kol dar yra laiko reaguoti.
- 05
Geresnė duomenų ir fizinė sauga
Anomalijų aptikimas prisijungimuose, mokėjimuose ir tinklo sraute, taip pat kompiuterinė rega, kuri pažymi neįprastą veiklą objekte. Įspėjimai siunčiami už tai atsakingiems žmonėms.
- 06
Modeliai, kurie išlieka tikslūs
Stebime duomenų dreifą ir tikslumo mažėjimą, o permokymo srautai jau paruošti. Taip modelis, veikiantis paleidimo dieną, gerai veikia ir po metų.
Sritys
Mašininio mokymosi taikymas skirtingose srityse
Mažmeninė prekyba
Klientų segmentavimas ir elgsenos analizė, paklausos ir pardavimų prognozavimas, dinaminė kainodara, rekomendacijų sistemos, rinkodaros išlaidų atribucijos modeliai, automatizuotas atsargų valdymas ir lankytojų srautų analizė kompiuterine rega.
Fintech
Sukčiavimo ir anomalijų aptikimas, kreditingumo vertinimas realiuoju laiku, klientų pasitraukimo prognozavimas, kredito rizikos vertinimas, portfelių analitika ir taisyklėmis pagrįstų operacijų užduočių automatizavimas, pateikiant paaiškinimus, kurie padeda reguliavimo patikrose.
Draudimas
Rizikos modeliai draudimo rizikos vertinimui ir kainodarai, žalų rūšiavimas, sukčiavimo signalai įtartinose žalose, kliento vertės ir išlaikymo modeliai bei duomenų išgavimas iš dokumentų greitesniam apdorojimui.
Logistika
Paėmimų ir pristatymų su keliais sustojimais planavimas, dinaminis maršrutų optimizavimas, transporto parko analitika, paklausos prognozavimas ir pajėgumų planavimas, atvykimo laiko įverčiai ir prekių išdėstymas sandėlyje.
Žemės ūkis
Derliaus prognozavimas pagal orų, dirvožemio ir palydovinius duomenis, pasėlių ir gyvulių stebėsena kompiuterine rega, veislinės vertės prognozavimas ir modeliai, padedantys planuoti drėkinimą ir išteklius.
Sveikatos priežiūra
Pacientų rizikos įverčiai ir pakartotinės hospitalizacijos prognozavimas, vizitų planavimas ir pajėgumų prognozavimas, pagalba vertinant medicininius vaizdus ir signalus. Rezultatus visada peržiūri gydytojai.
Automobilių pramonė
Prognozuojamoji priežiūra pagal transporto priemonių ir jutiklių duomenis, kokybės tikrinimas gamybos linijose, detalių paklausos prognozavimas ir transporto parko panaudojimo modeliai nuomos ir dalijimosi paslaugoms.
Kaip dirbame
Kaip kuriame ilgai veikiančius mašininio mokymosi modelius
Modelis naudingas tik tada, kai veikia jūsų įmonėje ir juo pasitiki jį naudojantys žmonės. Mūsų procesas skirtas būtent tam, o ne demonstracijai.
Projektai
Naujausi Authect darbai
Mobile AppReact NativeSupabaseBredinoBredino: patikrinta porų paieškos ir veisimo platforma grynaveisliams gyvūnams39Programėlės ekranai100%Patikrinti dokumentai109Automatiniai testai
FintechTradingArtificial IntelligenceSmartTraderSmartTrader: techninės analizės ir automatizuotos prekybos platforma100 tūkst.+Aktyvūs prekiautojai< 20 msDelsa50+Išmanieji įrankiai
HospitalityFoodTechSaaSFoodNotifyFoodNotify: maitinimo verslo valdymo ir automatizuotų virtuvės procesų platforma30 tūkst.+Vietos15%Išlaidų sumažėjimas100+Integracijos
Technologijos
Įrankiai ir karkasai, kuriais kuriame ML
Patikrinti, atviri įrankiai, kuriems lengva rasti specialistų ir kuriuos jūsų komanda gali prižiūrėti. Jie veikia jūsų pasirinktame debesyje.
Kalbos ir bibliotekos
Python su pandas, NumPy ir Polars darbui su duomenimis, o scikit-learn, XGBoost ir LightGBM – klasikiniams modeliams, kurie išsprendžia daugumą verslo problemų.
Gilusis mokymasis
PyTorch ir TensorFlow neuroniniams tinklams bei atvirojo kodo bendruomenės iš anksto apmokyti modeliai, kuriuos papildomai apmokome jūsų duomenimis.
Kalbos ir vaizdo modeliai
OpenAI, Anthropic, Google ir atvirojo kodo didieji kalbos modeliai tekstinėms užduotims, o vaizdo modeliai – aptikimui, segmentavimui ir dokumentų skaitymui.
Duomenų srautai
SQL, dbt ir orkestravimo įrankiai, tokie kaip Airflow ar Dagster, kurie švarius, versijuotus duomenis iš jūsų duomenų saugyklos ar ežero perduoda mokymui ir prognozėms.
Eksperimentų sekimas ir MLOps
MLflow arba Weights & Biases eksperimentams sekti, modelių registrai versijoms valdyti ir CI srautai, kurie testuoja ir diegia modelius kaip bet kurį kitą kodą.
Debesis ir modelių teikimas
AWS, Microsoft Azure ir Google Cloud. Modelius teikiame per konteinerius, serverless galinius taškus arba kraštinius įrenginius, atsižvelgdami į delsos ir kainos poreikius.
DUK
DUK apie mašininį mokymąsi
Kas yra mašininio mokymosi sprendimų kūrimas?
Mašininio mokymosi sprendimų kūrimas – tai modelių, kurie mokosi iš jūsų duomenų prognozuoti, rekomenduoti, aptikti ir automatizuoti, kūrimas. Pavyzdžiui, paklausos prognozavimas, netrukus išeisiančių klientų atpažinimas, įtartinų operacijų žymėjimas ir dokumentų ar vaizdų skaitymas. Atliekame visą darbą – nuo duomenų paruošimo ir modeliavimo iki vertinimo, diegimo ir stebėsenos, kad modelis veiktų įrankiuose, kuriais jūsų komanda jau naudojasi.
Kaip sužinoti, ar mūsų problemai tinka mašininis mokymasis?
Mašininis mokymasis tinka, jei jūsų duomenys į klausimą gali atsakyti tiksliau nei nuojauta. Problemos ir duomenų peržiūroje kartu su įkūrėjais apibrėžiame, kokiam sprendimui modelis padės, kaip jį vertinsime ir kokių duomenų turima, o prieš ką nors pažadėdami patikriname duomenų kokybę ir spragas. Tada modelius lyginame su paprastu atskaitos modeliu, kad žinotumėte, ar papildomas sudėtingumas atsiperka.
Kiek laiko užtrunka sukurti mašininio mokymosi modelį?
Tai priklauso nuo problemos ir jūsų duomenų būklės. Pradedame nuo paprasto atskaitos modelio, su juo lyginame pažangesnius modelius, rezultatus įvertiname kartu su jūsų komanda, o tada modelį diegiame ir stebime. Atskaitos modelis anksti parodo, ar idėja verta dėmesio. Paleisti modelį veikti užtrunka ilgiau – tai priklauso nuo integracijų bei reikalingų ribinių verčių ir atsarginių sprendimų.
Kiek kainuoja mašininio mokymosi sprendimų kūrimas?
Tai priklauso nuo apimties: problemos, kiek reikia paruošti duomenų, integracijų ir to, kaip modelis bus teikiamas bei stebimas. Kiekvieno projekto kainą pateikiame individualiai po nemokamo pokalbio su įkūrėjais, kai peržiūrime jūsų turimus duomenis. Norėdami preliminariai įvertinti kūrimo dalį, išbandykite programinės įrangos kūrimo kainos skaičiuoklę mūsų svetainėje.
Kaip užtikrinate modelių tikslumą po paleidimo?
Stebime veikiančio modelio tikslumą ir duomenų dreifą, o naujais duomenimis jį permokome pagal grafiką arba anksčiau, jei pasikeičia aplinka, iš kurios modelis mokėsi. Kiekvienas modelis versijuojamas, turi prieigos kontrolę ir žurnalus, leidžiančius atsekti kiekvieną prognozę. Modelius testuojame ir diegiame per CI srautus kaip bet kurį kitą kodą, todėl po paleidimo tikslumas nepastebimai nemažėja.
Ar modeliai ir duomenų srautai priklauso mums?
Taip. Modeliai, mokymo kodas ir duomenų srautai nuo pirmos dienos yra jūsų pačių paskyrose. Viskas dokumentuota, todėl jūsų komanda gali modelius permokyti ir plėsti be mūsų. Dirbame su patikrintais, atvirais įrankiais, kuriems lengva rasti specialistų, pavyzdžiui, Python, scikit-learn, PyTorch ir MLflow, AWS, Microsoft Azure arba Google Cloud debesyje.