Разработка ML-моделей и систем машинного обучения

Строим ML-системы от бизнес-метрики, а не от алгоритма: сначала считаем, сколько принесёт точный прогноз или сэкономит автоматизация, потом обучаем модель. Пилот за 6 недель с критерием приёмки в договоре: критерий не выполнен — следующий этап не оплачиваете.

Что входит

  • Прогноз спроса и продаж: заказ товара, планирование производства и закупок
  • Ценообразование для ритейла и маркетплейсов: по какой цене товар продастся, по какой — зависнет
  • Рекомендательные системы: персональные подборки, сопутствующие товары
  • Антифрод и скоринг: решение по транзакции или заявке за миллисекунды
  • Оптимизация: запасы, маршруты, расписания, загрузка мощностей
  • Вывод в продакшен: мониторинг качества и дрейфа, переобучение по расписанию

Вопросы про «машинное обучение (ml)»

Сколько данных нужно для ML-модели?

Меньше, чем принято думать: для прогноза спроса обычно достаточно 1–2 лет истории продаж. На аудите данных говорим честно: если данных мало, предложим, как их накопить, или решение без ML.

Что, если модель не даст эффекта?

Для этого есть пилот за 6 недель: измеримый критерий приёмки фиксируется в договоре до старта. Критерий не выполнен — следующий этап вы не оплачиваете, риск на нас.

Чьи будут модель и данные?

Ваши: исключительные права на модель, код и пайплайны передаём по договору. Разворачиваем on-premise или в вашем облаке — данные не уходят третьим сторонам.

Заявка

Обсудим вашу задачу

Опишите задачу в свободной форме — вернёмся с уточняющими вопросами и предварительной оценкой в течение рабочего дня.

Нажимая кнопку, вы соглашаетесь с политикой обработки персональных данных. Ответим в течение рабочего дня.