Внедрение машинного обучения
Внедрение искусственного интеллекта и машинного обучения (machine learning или ML) в бизнес позволяет оптимизировать работу многих рутинных процессов. Благодаря машинному обучению ИИ может самостоятельно анализировать большие объемы информации, структурировать и классифицировать ее, обнаруживать ошибки, давать рекомендации и находить эффективные способы решения проблем.
Сложность внедрения машинного обучения окупается оптимизированными внутренними процессами и повышением эффективности работы сервисов. У нас есть достаточный опыт внедрения ИИ на собственных и клиентских проектах, и мы готовы помочь вам.
Что дает бизнесу внедрение машинного обучения
Применение искусственного интеллекта в бизнесе
Предикативные модели
Прогнозирование доходов и расходов компании, расчеты объемов продаж, динамический и ситуационный анализ.
Анализ текстовой информации
Извлечение информации из текстов, классификация/категоризация/кластеризация текстовой информации. Поиск похожих текстов.
Рекомендательные системы
Предсказание предпочтений пользователя, выдача рекомендаций, сопоставление пользователей и товаров.
Анализ временных рядов
Выделение долгосрочных тенденций, построение моделей прогнозирования трендов.
Анализ поведения пользователей
Прогнозирование вероятных действий, сегментация пользователей.
Решения по генерации текста
Чат-боты, аннотирование текстов, автоматические ответы на входящие запросы, генерация текстов для SEO.
Этапы внедрения машинного обучения
Постановка задачи
ИИ решает конкретные задачи бизнеса, поэтому необходимо корректно их сформулировать. На этом этапе важно определить, какие показатели эффективности улучшит ИИ и в какой метрике будет определяться результат.
Создание обучающей выборки
Это один из самых длительных этапов внедрения ML – данные нужно собрать, очистить, разметить и определить особенности, которые повлияют на результат.
Обучение алгоритма
Этап обучения может занимать от нескольких часов до недели. ИИ обучается либо “с учителем”, на основе входных и выходных маркированных данных, либо “без учителя” – на основе входных данных определяет выходные.
Разработка интерфейса управления ИИ
Решение должно быть понятно не только аналитику данных, но и программистам, которые будут его внедрять. В некоторых случаях, нужно переписывать управляющую ИИ программу на другой язык.
Интеграция
Встраиваем ИИ в уже работающий проект. Для этого проводим аудит бизнес-процессов и планируем архитектуру решения, после чего – подключаем необходимое оборудование и настраиваем программы.
Корректировка модели на основе отзывов заказчика
Получаем отзывы от заказчика и на их основе переобучаем модель. Как правило, при этом нужно заново запустить цикл разметки данных и обучения.
На проекте будут работать
Менеджер проекта
Взаимодействует с клиентом, выясняет его требования и координирует работы по внедрению машинного обучения
Менеджер по продукту
Взаимодействует со стейкхолдерами, определяет, какие задачи стоят перед Искусственным Интеллектом
Бизнес-аналитик
На основе пожеланий составляет требования к результатам работы алгоритмов и критерии их успешности
Data Analyst
Поддерживает связь с заказчиком и уточняет его требования, изучает бизнес-процессы, работает над качеством данных и вместе с командой участвует в развитии проекта
Data Scientist
Строит модели машинного обучения, занимается исследованием новых данных, аналитикой и проверкой гипотез
Teamlead
Распределяет задачи между разработчиками и проверяет качество кода
Data Engineer
Занимается извлечением, преобразованием, загрузкой и обработкой данных, работает с различными источниками и разрабатывает витрины данных
Разработчик
Создает и обучает модель, прописывает алгоритмы действий и загружает данные, на которых ИИ будет обучаться
UX/UI-дизайнер
Разрабатывает интуитивно понятный пользователям интерфейс
Интегратор
Подключает готовую модель к проекту
Тестировщик
Проверяет работу модели в интеграции и выявляет ошибки до релиза
Проекты
Также мы делаем:
Машинное обучение и искусственный интеллект уже стали неотъемлемой частью нашей реальности. Бизнес активно использует ML в работе – для аналитики, оптимизации времени и ресурсов, поиска новых сотрудников, помощи клиентам и привлечения новых. Компания DD Planet уже внедрила машинное обучение для сервиса поиска тендеров и закупок, а также ИИ-помощника для собственного проекта “Выберу.ру”. Наша экспертиза и выработанные за годы работы стандарты качества гарантируют успешное внедрение и развитие машинного обучения.