Машинное обучение

Услуги машинного обучения. ML-разработка, создание моделей Machine Learning для бизнеса, обучение, тестирование, сопровождение и консультации.

Большинство современных технологических систем используют в своей основе искусственный интеллект, который помогает решать поставленные перед ними задачи. ИИ стал настоящей находкой для многих отраслей; он формируется с помощью машинного обучения.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение (ML — machine learning) представляет собой способ обучения компьютеров без программирования. Системы при помощи запросов пользователей учатся классифицировать объекты и определять взаимосвязи. Большой интерес для бизнеса они представляют по причине автоматизации многих процессов.. Благодаря этому машинное обучение становится ключевым элементом развития IT-стратегии предприятия. Основу машинного обучения представляют базовые компоненты.

Машинное обучение: базовые компоненты

Данные

От их количества зависит качество и эффективность конечного результата.

Признаки

Становятся определяющим элементам в вопросе построения параметров ML.

Алгоритм

Метод машинного обучения.

Задачи ML

Результат обучения зависит от качества исходных данных.
Благодаря машинному обучению можно закрыть многие пробелы в функционировании предприятия. Оно отвечает за решение следующих задач:

прогнозирование с использованием показателей с разными признаками;
помогает выявлять объекты по имеющимся параметрам (например, поиск людей по фото);
систематизирует данные по схожим признакам;
выполняет поиск информации по заданным параметрам;
анализирует объем имеющихся данных и делает прогнозы.

На этом проблемы, с которыми помогает справляться машинное обучение, не ограничиваются, что еще раз подтверждает перспективность использования ML в развитии как крупного, так и малого бизнеса. В IT-сфере принято подразделять ML на три простые категории для упрощения классификации.

Типы ML

Вид	Описание
Обучение с учителем	Подразумевает наличие ответа на поставленный вопрос, искусственному интеллекту нужно лишь понять взаимосвязь.
Обучение без учителя	Основывается на выявлении ИИ закономерностей и их систематизации.
Обучение с подкреплением	Имеет набор сценариев, находясь в которых ИИ должен определить оптимальные действия.

Принципы ML

Инновационность позволяет открыть новые перспективы в развитии бизнеса.
Специфичность говорит о том, что к внедрению могут прибегать специалисты с высокой квалификацией в разработке IT-технологий.
Простота – этот принцип означает, что продукт должен быть понятен любым категориям людей.

Преимущества сотрудничества с «Deco Systems»

Специалисты с высокой квалификацией

Мы выделим под ваши задачи слаженную команду профессионалов с высокой компетенцией в IT-разработках.

Быстрый старт проекта

В кратчайшие сроки приступим к решению вашей задачи.

Достойный результат

Обучим ваш искусственный интеллект обрабатывать большой поток информации.

Повышение качества обслуживания

Выведем качество обслуживания клиентов на новый уровень.

Экономия времени

Поможем сэкономить время, затрачиваемое на решение рутинных задач, оптимизируя ваш бизнес.

ML экспертиза компании «Deco Systems»

Поиск человека на кадре видеопотока при помощи растущего
нейронного газа
Разработан и обучен алгоритм для локализации человека с
использованием алгоритма кластеризации растущего нейронного
газа с выводом на основе нечеткой логики.
Идентификация человека по лицу
Разработана и обучена сиамская нейронная сеть. В качестве
признакового пространства предлагается использовать признаки,
полученные из адаптированной и переобученной нами
архитектуры глубокой нейронной сети MobileNet v2.
Распознавание номерных знаков
Распознавание номерных знаков при помощи камеры уличного
наблюдения в режиме реального времени. Детекция при помощи
алгоритма YOLO. Локализация пластины при помощи алгоритма
Виолы-Джонс. Распознавание символов при помощи НС
MobileNet.
Классификация видеопоследовательностей
Классификация видеопоследовательности и определения
ситуации по нескольким классам: драка, пожар, авария. В качестве
подкрепления использовались текстовое аннотирование кадров и
ключевые слова.
Распознавание Бенгальских графем
Разработан и обучен классификатор для идентификации класса
символа по составляющим: согласные – 168 классов, корень
графемы – 11 классов, гласный диакритический знак – 7 классов.
Достигнутая точность 0.962
Идентификация и классификация клепок при производстве
самолетов
Обучен алгоритм локализации YOLOv5 для выявления клепок на
кадрах. Для классификации типа клепки обучен классификатор
на основе MobileNet v3.
Классификация ионных каналов
Разработан и обучен классификатор для идентификации класса
ионного канала по временному ряду. Для проекта
использовалась архитектура нейронной сети с использованием
двунаправленных LTSM слоев и архитектура WaveNet для
классификации.
Классификация информации о сетевых соединениях детекция
DDOS атак
По набору характеристик сетевых соединений
классифицируется и определяется тип сетевого трафика. Для
классификации сетевого трафика используется нейронная сеть
на базе LTSM с подкреплением кластерной оценки трафика.
Автоматизация работы телефонии
Разработана подсистема по получению звонка по IP телефонии,
распознаванию голоса, формированию ответа при помощи
обученного ансамбля и признаков на основе трансформенной
языковой модели Bert.
Кластеризация транзакций
Разработан модуль для кластеризации абонентов систем
быстрых платежей с использованием статистических признаков
при помощи карты Кохонена.

Deco

Большой опыт и персональный подход к каждому клиенту

Компания «Deco Systems» имеет огромный опыт работы в сфере инновационных разработок и ML в частности. Заказать услугу и оценить наш персональный подход вы можете в любое удобное для вас время.

FAQ

Какие плюсы имеет машинное обучение?

В отличие от классических подходов, использование ML помогает проводить более точный анализ посредством обработки большого объема информации и нахождения сложных взаимосвязей; это позволяет разрабатывать эффективные решения проблем.

Сколько данных нужно для успешного обучения?

Большой объем – это необязательное условие, алгоритмы будут успешно работать и с небольшим количеством информации, однако существует прямая взаимосвязь между ее объемом и эффективностью получаемых моделей.

Кому будет полезна данная услуга?

ML универсально и не имеет четкой привязки к определенному сектору, его используют во многих отраслях, в том числе в медицине, банковском секторе, финансовых и маркетинговых компаниях.