Аналитика и машинное обучение
Мы разрабатываем решения, которые позволяют анализировать большие объемы информации, прогнозировать результаты и находить скрытые закономерности, помогая принимать более точные и эффективные решения.
-
Улучшение аналитических функций портала
-
Полная автоматизация процессов
-
Персонализация клиентского опыта
-
Прогнозирование процессов
-
Качество принятия решения
-
Защита от мошенничества
Как это поддерживает производство
Инструменты и оборудование
-
Алгоритмы машинного обучения
Линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья решений, SVM, кластеризация, случайные леса, градиентный бустинг
-
Нейронные сети
Deep Learning, сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные сети (RNN)
-
Обработка естественного языка (NLP)
Инструменты для работы с текстом: анализ, обработка семантики, генерация текстов, чат-боты, библиотеки
-
Инструменты для автоматизации обучения (AutoML)
Google AutoML, H2O.ai, Auto-sklearn — упрощают создание и настройку моделей машинного обучения
-
Облачные сервисы и платформы
Google Cloud AI, AWS Machine Learning, Microsoft Azure AI для обучения моделей и масштабируемого хранения данных
-
Системы компьютерного зрения
Распознавание объектов, анализ изображений, идентификация лиц и видеоаналитика
-
Языки программирования и библиотеки
Python (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn), R, Julia, MATLAB
-
Системы управления данными и базы данных
SQL, NoSQL, базы данных в реальном времени, такие как Redis и Elasticsearch
-
IoT (Интернет вещей)
Использование сенсоров и устройств для сбора данных, которые анализируются с помощью ML для прогнозирования событий