Внедрение машинного обучения в бизнес — решаем реальные задачи компаний
Разрабатываем ML-решения для автоматизации процессов и оптимизации бизнеса. 11 лет опыта • 160+ разработчиков, 30+ ML-специалистов
Экспертиза в 15+ отраслях
40 часов для теста без предоплаты
Полный цикл разработки от анализа до внедрения
Оставьте заявку, чтобы получить консультацию
Отрасли и бизнес-задачи
для ML-решений
- Анализ аудио
- Интеллектуальная база знаний
- AI ассистенты
- ИИ обработка документов
- Автоматическое извлечение информации из документов
- Анализ обращений клиентов и обратной связи
- Обработка естественного языка (NLP)
- Классификация и маршрутизация входящих запросов
- Классификация изделий по категориям
01
Производство и промышленность
02
Ритейл и торговля
03
Продажи и маркетинг
01
Производство и промышленность
02
Ритейл и торговля
03
Продажи и маркетинг
ML-решения и технологии
Технологии:
Применение:
Прогнозирование продаж и спроса
Планирование финансовых показателей
Анализ временных рядов для принятия решений
Технологии:
Применение:
Анализ обращений клиентов и обратной связи
Автоматическое извлечение информации из документов
Классификация и маршрутизация входящих запросов
Технологии:
Применение:
Контроль качества продукции
Распознавание объектов и лиц
Анализ видеопотоков в реальном времени
Технологии:
Применение:
Персонализированные рекомендации товаров
Подбор контента для пользователей
Кросс-продажи и up-sell
Форматы сотрудничества
Усиление команды (аутстаффинг)
Быстрое подключение разработчиков, гибкая масштабируемость.
Подходит для: компаний с внутренней командой разработки.
Выделенная команда
Формируется под задачи клиента, полная интеграция в процессы, прозрачная коммуникация.
Подходит для: крупных проектов с долгосрочной разработкой.
Технический аудит и консалтинг
Независимая экспертиза архитектуры, процессов, безопасности.
Подходит для: оценки существующих решений и стратегического планирования.
Аутсорсинг разработки
Передача полного цикла разработки, регулярные отчеты, контроль качества.
Подходит для: компаний без внутренней экспертизы в ML.
Юридические
и гарантийные аспекты
-
Типы договоров- Фиксированная цена — для проектов с четкими требованиями
- Time & Material — для исследовательских и развивающихся проектов
- Абонентское обслуживание — для долгосрочной поддержки
- Рамочные соглашения — для регулярных задач
- NDA и безопасность
- Обязательное NDA — подписание соглашения о неразглашении
- Стандарты информационной безопасности — соответствие требованиям
- Защита персональных данных — соблюдение 152-ФЗ
- Гарантии
- Ответственность за качество и сроки — фиксация в договоре
- Компенсации и штрафы — при нарушении SLA/TDA
- Сопровождение — гарантийная поддержка после внедрения
Кейсы успешных внедрений
Питон
- Разработана база данных биржевой информации, модуль взаимодействия с сервером биржи для обновления базы данных и совершения торговых операций.
- При помощи систем анализа на основе искусственного интеллекта произведено исследование накопленных данных, выявлены закономерности.
- Разработаны и запрограммированы торговые алгоритмы.
Питон
- В существующую программу расчета равновесных температур отапливаемых помещений внесены ряд алгоритмов оптимизации, в частности: генетический алгоритм и алгоритм координатного поиска.
- Методом имитационного моделирования исследованы данные алгоритмы, выведены новые научные знания, разработана и автоматизирована методика оптимизации.
Python
- Разработана программа имитационного моделирования.
- Анализ контуров объектов.
- Сегментация изображения по текстурным признакам.
- Использование нейронных сетей.
- Статистическая дифференциация «особых точек».
Процесс разработки
Внедрение и поддержка
- Развертывание в продакшн
- Мониторинг работы системы
- Переобучение моделей на новых данных
- Техническая поддержка и развитие
04
Разработка и тестирование
- Разработка production-ready решения
- Интеграция с корпоративными системами
- Нагрузочное тестирование
- Подготовка документации
03
Анализ и техническое задание
- Аудит текущих процессов и систем
- Анализ доступных данных
- Формирование технического задания
- Выбор архитектуры и технологий
02
01
Исследование и прототипирование
- Подготовка и очистка данных
- Разведочный анализ данных (EDA)
- Создание базовых моделей и MVP
- Валидация гипотез на реальных данных
Начать проект
Что мы предоставляем на консультации
Архитектурные решения
Рекомендации по технологиям и подходам к реализации
План реализации
Поэтапный план разработки с контрольными точками
Оценка сложности
Реалистичная оценка сроков и ресурсов для проекта
Техническая экспертиза
Анализ вашей задачи и возможностей ML для ее решения
Анализ вашей задачи и возможностей ML для ее решения
Техническая экспертиза
Рекомендации по технологиям и подходам к реализации
Архитектурные решения
Поэтапный план разработки с контрольными точками
План реализации
Реалистичная оценка сроков и ресурсов для проекта
Оценка сложности
FAQ по машинному обучению
Зависит от задачи. Для классификации нужны размеченные примеры, для прогнозирования — исторические временные ряды, для рекомендаций — данные о взаимодействиях пользователей. Минимальный объем — от нескольких тысяч записей.
Простой MVP — 1−2 месяца, полноценная система — 3−6 месяцев, комплексные проекты — 6−12 месяцев. Многое зависит от качества данных и сложности интеграций.
Да, мы интегрируемся с любыми системами через API, базы данных или файловый обмен.
Используем transfer learning, синтетическую генерацию данных, дополняем внешними источниками. В крайних случаях начинаем с экспертных систем на правилах.
Применяем cross-validation, A/B тестирование, мониторинг метрик в продакшн. Настраиваем системы автоматического переобучения при деградации качества.
Зависит от задачи. Простые модели работают на обычных серверах, для deep learning нужны GPU. Можем развернуть как в облаке, так и on-premise.
Проводим технические воркшопы, создаем документацию, записываем видеоинструкции. Обучаем как пользователей системы, так и технических специалистов.
Гарантируем достижение заявленных в ТЗ метрик качества, исправление ошибок в коде, техническую поддержку. Предоставляем 40 часов теста без предоплаты для оценки компетенций.