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

/images/services/icons/services-icon-7.png
Обработка больших объемов данных
Наиболее распространенный способ применения машинного обучения – работа с Big Data, структурированными и неструктурированными данными. ИИ может обучаться на Big Data, а также извлекать их, размечать, использовать для аналитики, отчетности и принятия решений.
/images/services/icons/services-icon-8.png
Автоматизация рутинных процессов
Использование ИИ и машинного обучения позволяет сократить время на сбор и обработку данных. По мере обучения и накопления опыта ИИ работает все точнее, а значит в долгосрочной перспективе снижает затраты на ручную работу.
/images/services/icons/services-icon-9.png
Выявление паттернов в поведении пользователей
На основе этих паттернов ИИ определяет look-alike аудиторию для таргетированной рекламы. Также с помощью машинного обучения можно определить паттерны, типичные для уходящих пользователей – и предотвратить их отток.
/images/services/icons/services-icon-10.png
Прогнозирование и увеличение точности планирования
Модель анализирует данные, строит взаимосвязи и позволяет на их основе выявлять тенденции. Полученные данные можно использовать для планирования, целеполагания, найма сотрудников, закупок.

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
  • Создание обучающей выборки
  • Обучение алгоритма
  • Разработка интерфейса управления ИИ
  • Интеграция
  • Корректировка модели на основе отзывов заказчика

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.

На проекте будут работать

01
Менеджер проекта
Взаимодействует с клиентом, выясняет его требования и координирует работы по внедрению машинного обучения
02
Менеджер по продукту
Взаимодействует со стейкхолдерами, определяет, какие задачи стоят перед Искусственным Интеллектом
03
Бизнес-аналитик
На основе пожеланий составляет требования к результатам работы алгоритмов и критерии их успешности
04
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
05
Data Scientist
Строит модели машинного обучения, занимается исследованием новых данных, аналитикой и проверкой гипотез
06
Teamlead
Распределяет задачи между разработчиками и проверяет качество кода
07
Data Engineer
Занимается извлечением, преобразованием, загрузкой и обработкой данных, работает с различными источниками и разрабатывает витрины данных
08
Разработчик
Создает и обучает модель, прописывает алгоритмы действий и загружает данные, на которых ИИ будет обучаться
09
UX/UI-дизайнер
Разрабатывает интуитивно понятный пользователям интерфейс
10
Интегратор
Подключает готовую модель к проекту
11
Тестировщик
Проверяет работу модели в интеграции и выявляет ошибки до релиза

Заказать внедрение машинного обучения

Заполнить бриф
Форматы: jpg, png, xsl, PDF, doc. Размер до 2 МБ
Нажимая кнопку «Отправить», Вы принимаете условия обеспечения конфиденциальности персональных данных.
Отправить

Нам доверяют, потому что:

Tagline
17 место – Рейтинг веб-интеграторов
Summer Tagline 2020
Серебро в номинации «Лучший сайт за 2 недели» (сайт России на выставке Expo Dubai)
RU
Лучший интернет-проект в номинации «Экономика и бизнес» (проект «Выберу.ру»)
RU
2 награды на конкурсе «Золотой сайт»
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.

Узнать стоимость

Расчет стоимости индивидуален и необходимо обсуждение основных элементов проекта

Обсудить стоимость внедрения машинного обучения