Данные и ИИ
Разработка решений на основе машинного обучения
Превратите данные, которые ваш бизнес уже собирает, в модели, которые прогнозируют, рекомендуют, выявляют и автоматизируют. Их создаёт и сопровождает команда во главе с основателями, и в каждом проекте участвует опытный инженер.
Поговорить с основателямиЧто дает вам разработка решений машинного обучения в Authect
Машинное обучение лучше всего работает там, где ваши данные отвечают на вопрос точнее, чем правило «на глаз»: какие клиенты вот-вот уйдут, сколько товара заказать, какая транзакция выглядит подозрительно. Мы помогаем найти такие вопросы, а затем создаём модели, которые надёжно на них отвечают прямо в инструментах, которыми уже пользуется ваша команда.
Вы работаете напрямую с основателями и опытным инженером, которые ведут весь путь: подготовку данных, моделирование, оценку, внедрение и мониторинг. Мы объясняем, как каждая модель приходит к результату, понятным вашей команде языком, чтобы на него можно было опираться в работе. И сравниваем её с тем, как вы работаете сейчас, чтобы вы знали, действительно ли она помогает.
Модели, код обучения и конвейеры данных с первого дня хранятся в ваших собственных аккаунтах и документированы так, чтобы ваша команда могла переобучать и развивать их без нас.
Что мы делаем
Наши услуги по разработке решений машинного обучения
От одной модели прогнозирования до полного набора ML-функций в вашем продукте: мы владеем методами, которые нужны для большинства бизнес-задач.
Разработка ML-моделей под ваши задачи
Модели классификации, регрессии, прогнозирования и ранжирования, обученные на ваших данных. Мы выбираем их по точности и по тому, насколько легко вашей команде их понимать и поддерживать.
Диалоговый ИИ и чат-боты
Интеллектуальная автоматизация
Обработка естественного языка
Глубокое обучение и нейронные сети
Компьютерное зрение
Отзывы клиентов
Работа с Authect изменила нашу цифровую инфраструктуру. Их инженерная команда сдала нашу сложную платформу для алгоритмической торговли на две недели раньше срока, не жертвуя ни качеством кода, ни соответствием требованиям безопасности. Благодаря слаженной коммуникации и глубокой технической экспертизе они стали для нас настоящим стратегическим партнёром.
Dmitry SokolovРуководитель продукта, FinTech SolutionsРешите сложную бизнес-задачу с помощью модели, построенной на ваших собственных данных. Поговорите с основателями.
Связаться с намиПреимущества
Что машинное обучение даёт вашему бизнесу
- 01
Решения, основанные на фактах
Модели превращают исторические данные в прогнозы, оценки и рекомендации. Мы показываем, какие факторы влияют на каждый результат, чтобы руководители могли взвесить его вместе с собственным опытом.
- 02
Более слаженные процессы и операции
Однообразную сортировку, сверку и проверку берут на себя модели, которые справляются за секунды. У вашей команды остаются случаи, где действительно нужен человек.
- 03
Персонализация, которую замечают клиенты
Рекомендации, результаты поиска и предложения с учётом поведения каждого клиента: люди быстрее находят нужное и чаще возвращаются.
- 04
Риски видны раньше
Прогнозные модели заранее предупреждают отделы рисков, финансов и операций об оттоке клиентов, неплатежах, задержках и сбоях, пока ещё есть время действовать.
- 05
Надёжнее защита данных и объектов
Выявление аномалий во входах в систему, платежах и сетевом трафике, а также компьютерное зрение, которое замечает необычную активность на объекте. Сигналы сразу получают ответственные сотрудники.
- 06
Модели, которые сохраняют точность
Мониторинг дрейфа данных и снижения точности, а также готовые конвейеры переобучения: модель, которая работает в день запуска, продолжит работать и через год.
Отрасли
Применение машинного обучения в разных отраслях
Ритейл
Сегментация клиентов и анализ их поведения, прогнозирование спроса и продаж, динамическое ценообразование, рекомендательные системы, моделирование атрибуции маркетинговых расходов, автоматизированное управление запасами и анализ посещаемости с помощью компьютерного зрения.
Финтех
Выявление мошенничества и аномалий, кредитный скоринг в реальном времени, прогнозирование оттока, оценка кредитного риска, аналитика портфеля и автоматизация транзакционных операций, работающих по правилам, с объяснениями, которые помогают при проверках регулятора.
Страхование
Модели рисков для андеррайтинга и тарификации, сортировка страховых случаев, сигналы о возможном мошенничестве по подозрительным заявлениям, модели пожизненной ценности и удержания клиентов, а также извлечение данных из документов для более быстрой обработки.
Логистика
Планирование забора и доставки с несколькими точками, динамическая оптимизация маршрутов, аналитика автопарка, прогнозирование спроса и планирование мощностей, расчёт времени прибытия и оптимальное размещение товаров на складе.
Сельское хозяйство
Прогнозирование урожайности по данным о погоде, почве и спутниковым снимкам, мониторинг посевов и скота с помощью компьютерного зрения, прогнозирование племенной ценности и модели, которые помогают планировать полив и расход ресурсов.
Здравоохранение
Оценка рисков пациентов и прогнозирование повторных госпитализаций, прогнозирование расписания и загрузки, помощь в анализе медицинских изображений и сигналов. Результаты всегда проверяют врачи.
Автомобильная отрасль
Предиктивное обслуживание по данным автомобилей и датчиков, контроль качества на производственных линиях, прогнозирование спроса на запчасти и модели использования автопарка для сервисов аренды и каршеринга.
Как мы работаем
Как мы создаём модели машинного обучения, которые работают долго
Модель приносит пользу только тогда, когда она работает внутри вашего бизнеса и ей доверяют те, кто ею пользуется. Наш процесс выстроен ради этой цели, а не ради демонстрации.
Кейсы
Недавние проекты Authect
Mobile AppReact NativeSupabaseBredinoBredino: платформа проверенного подбора пар и разведения породистых животных39Экранов100%Проверенные документы109Автотестов
FintechTradingArtificial IntelligenceSmartTraderSmartTrader: платформа для технического анализа и автоматической торговли100 тыс.+Активных трейдеров< 20 мсЗадержка50+Умные инструменты
HospitalityFoodTechSaaSFoodNotifyFoodNotify: платформа для управления F&B и автоматизации работы кухни30 тыс.+Заведения15%Снижение затрат100+Интеграции
Технологии
Инструменты и фреймворки, на которых мы строим ML-решения
Проверенные открытые инструменты, специалистов по которым легко найти и которые ваша команда сможет поддерживать. Всё работает в облаке на ваш выбор.
Языки и библиотеки
Python с pandas, NumPy и Polars для работы с данными, а также scikit-learn, XGBoost и LightGBM для классических моделей, которые решают большинство бизнес-задач.
Глубокое обучение
PyTorch и TensorFlow для нейронных сетей, а также предобученные модели от open-source-сообщества, которые мы дообучаем на ваших данных.
Языковые модели и модели компьютерного зрения
Большие языковые модели от OpenAI, Anthropic, Google и семейств с открытым исходным кодом для работы с текстом, а также модели компьютерного зрения для детекции, сегментации и чтения документов.
Конвейеры данных
SQL, dbt и инструменты оркестрации, например Airflow или Dagster, которые передают чистые версионированные данные из вашего хранилища или озера данных в обучение и прогнозирование.
Отслеживание экспериментов и MLOps
MLflow или Weights & Biases для отслеживания экспериментов, реестры моделей для версионирования и CI-конвейеры, которые тестируют и развёртывают модели так же, как любой другой код.
Облако и развёртывание моделей
AWS, Microsoft Azure и Google Cloud. Модели работают в контейнерах, на serverless-эндпоинтах или на периферийных устройствах, в зависимости от требований к задержке и стоимости.
Вопросы и ответы
Частые вопросы о машинном обучении
Что такое разработка решений машинного обучения?
Это создание моделей, которые учатся на ваших данных, чтобы прогнозировать, рекомендовать, выявлять и автоматизировать. Например, прогнозировать спрос, находить клиентов, которые вот-вот уйдут, помечать подозрительные транзакции и читать документы или изображения. Мы ведём весь путь, от подготовки данных и моделирования до оценки, внедрения и мониторинга, чтобы модель работала в инструментах, которыми уже пользуется ваша команда.
Как понять, подходит ли наша задача для машинного обучения?
Подходит, если ваши данные отвечают на вопрос точнее, чем правило «на глаз». Во время разбора задачи и данных вместе с основателями мы определяем, какое решение будет поддерживать модель, как оценивать её работу и какие данные есть, и проверяем качество и пробелы в данных, прежде чем что-то обещать. Затем сравниваем модели с простой базовой, чтобы вы знали, окупается ли дополнительная сложность.
Сколько времени занимает создание модели машинного обучения?
Это зависит от задачи и состояния ваших данных. Мы начинаем с простой базовой модели, сравниваем с ней более сложные, оцениваем результаты вместе с вашей командой, а затем внедряем модель и следим за ней. Базовая модель рано показывает, стоит ли развивать идею; запуск в продакшен занимает больше времени и зависит от интеграций, а также от нужных вам пороговых значений и резервных сценариев.
Сколько стоит разработка решения машинного обучения?
Это зависит от объёма работ: задачи, того, сколько нужно подготовить данных, интеграций, а также того, как модель будет развёрнута и как за ней будут следить. Мы рассчитываем стоимость каждого проекта индивидуально после бесплатного обсуждения с основателями, когда посмотрим на ваши данные. Чтобы получить первое примерное представление о стоимости разработки, воспользуйтесь калькулятором стоимости разработки ПО на нашем сайте.
Как вы сохраняете точность моделей после запуска?
Мы следим за точностью и дрейфом данных в продакшене и переобучаем модели на свежих данных по графику или раньше, если меняется реальность, на которой модель училась. У каждой модели есть версии, контроль доступа и журналирование, которое позволяет отследить каждый прогноз. Модели тестируются и развёртываются через CI-конвейеры, как любой другой код, поэтому точность не снижается незаметно после запуска.
Модели и конвейеры данных принадлежат нам?
Да. Модели, код обучения и конвейеры данных с первого дня хранятся в ваших собственных аккаунтах и документированы так, чтобы ваша команда могла переобучать и развивать их без нас. Мы используем проверенные открытые инструменты, специалистов по которым легко найти, например Python, scikit-learn, PyTorch и MLflow, на AWS, Microsoft Azure или Google Cloud.