Мы перезвоним вам
Оставьте свой контакт, и мы свяжемся с вами в ближайшее время
Получите оценку проекта
Оставьте заявку, и мы свяжемся с вами для консультации в течение дня

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
Полный цикл разработки от анализа до внедрения
40 часов для теста без предоплаты
Экспертиза в 15+ отраслях

Отрасли и бизнес-задачи
для ML-решений

Производство и промышленность
Ритейл и торговля
Продажи и маркетинг
Анализ аудио
Интеллектуальная база знаний
AI ассистенты
ИИ обработка документации
Автоматическое извлечение информации из документов
Анализ обращений клиентов и обратной связи
Обработка естественного языка (NLP)
Классификация и маршрутизация входящих запросов
Классификация изделий по категориям качества
Анализ аудио
Интеллектуальная база знаний
AI ассистенты
ИИ обработка документации
Автоматическое извлечение информации из документов
Анализ обращений клиентов и обратной связи
Обработка естественного языка (NLP)
Классификация и маршрутизация входящих запросов
Классификация изделий по категориям качества

ML-решения и технологии

Технологии:
Predictive
Prescriptive
Descriptive Modeling
SciPy
Scikit-learn
Применение:
Прогнозирование продаж и спроса
Планирование финансовых показателей
Анализ временных рядов для принятия решений
Технологии:
NLP
GPT
LLaMA
Mistral
GigaChat
LangChain
ChatGPT
LangChain
Haystack
LlamaIndex
Применение:
Анализ обращений клиентов и обратной связи
Автоматическое извлечение информации из документов
Классификация и маршрутизация входящих запросов
Технологии:
OpenCV
Object Detection
Image Classification
Object Tracking
YOLO
Применение:
Контроль качества продукции
Распознавание объектов и лиц
Анализ видеопотоков в реальном времени
Технологии:
Predictive
Prescriptive
Descriptive Modeling
SciPy
Scikit-learn
Применение:
Персонализированные рекомендации товаров
Подбор контента для пользователей
Кросс-продажи и up-sell

Форматы сотрудничества

Выделенная команда
Формируется под задачи клиента, полная интеграция в процессы, прозрачная коммуникация.
Подходит для: крупных проектов с долгосрочной разработкой.
Аутстаффинг
Быстрое подключение разработчиков, гибкая масштабируемость.
Подходит для: компаний с внутренней командой разработки.
Аутсорсинг разработки
Передача полного цикла разработки, регулярные отчеты, контроль качества.
Подходит для: компаний без внутренней экспертизы в ML.
Технический аудит и консалтинг
Независимая экспертиза архитектуры, процессов, безопасности.
Подходит для: оценки существующих решений и стратегического планирования.

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

Реализованные проекты

Процесс разработки

01
Анализ и техническое задание
Аудит текущих процессов и систем | Анализ доступных данных | Формирование технического задания | Выбор архитектуры и технологий
02
Исследование и прототипирование
Подготовка и очистка данных | Разведочный анализ данных (EDA) | Создание базовых моделей и MVP | Валидация гипотез на реальных данных
03
Разработка и тестирование
Разработка production-ready решения | Интеграция с корпоративными системами | Нагрузочное тестирование | Подготовка документации
04
Внедрение и поддержка
Развертывание в продакшн | Мониторинг работы системы | Переобучение моделей на новых данных |
Техническая поддержка и развитие
Начать проект
Что мы предоставляем на консультации
Техническая экспертиза
Анализ вашей задачи и возможностей ML для ее решения
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

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.
Получить консультацию
Оставьте заявку, и мы свяжемся с вами для консультации в течение дня