機械学習サービス

最初に言っておきますが、機械学習テクノロジーは 高度な機械学習ソリューションを開発し、 企業は重要なビジネス上の課題を解決します。このように、私たちの 最善のサービスにより、クライアントはデータドリブンを実現できます ML を活用したアプリケーションによる意思決定。

どのように私たちは働きますか?

01. 探検

構造化データと非構造化データではプロセスが異なる場合がありますが、 ほとんどの場合、探索から始めます。各種パッケージをベースに、 Python で利用可能なライブラリ、ML エンジニアが量を分析します。 あなたが持っているデータと彼らが必要とする情報の量を確立する ビジネス向けの機械学習ソリューションを設計します。

02. ML モデリング

必要なデータがすべて取得された後、エンジニアは次の作業に進みます。 モデルの作成とトレーニング、したがってスマート AI アルゴリズムの開発 ビジネス上の課題に最適な方法で対処できるように設計されています。これ ステージは通常 3 か月まで続きます。

03. 導入

既製のモデルが徹底的にテストされると、展開 ステージ開始。などのモデル展開用のさまざまなプラットフォーム ソリューションに応じて、Azure Machine Learning または ModelDB が使用されます。 の間で選択されます。したがって、ソフトウェア要件を満たすもの が選択されます。

04. サポート

これはプロジェクトの中間段階であり、私たちのコラボレーションは終わりません ここ。フィードバックをいただいた後、結果を分析し、議論します AI ソフトウェアを拡張してビジネスに利益をもたらす方法。

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よくある質問

ML プロセスはどのようなものですか?
当社のデータ サイエンス チームは、 あなたのビジネス、課題を調査し、機械学習を提示します それらに対処するソリューション。次の段階は、 持っているデータの量、およびどのデータを調達する必要があるかを特定する ソフトウェアを開発する。

すべての用語を調和させたら、モデルの作成に進みます とトレーニング。ここでは、あなたのアイデアがあなたのビジネスに適合するかどうかをテストします 場合。この段階は通常 3 から 7 週間続きます。確信が持てたら 私たちのソリューションがお客様の目標とニーズに適合することを確認した後、私たちのチームは次のことに着手します 製品開発段階。すべての詳細を担当者と話し合ったところ、 クライアントは、設計から機能セットに至るまで、 MVP または本格的な製品を構築する必要性。

開発段階は通常、状況に応じて 2 ~ 6 か月続きます。 ML ソフトウェアの複雑さ。ここに専任のプロジェクトマネージャーがいます 更新について通知し、進行状況を追跡します。とき ソフトウェアがテスト済みで、ローンチの準備ができている場合、次の 2 つのオプションがあります。 チームは、選択したプラットフォームに製品を展開するか、送信することができます 展開のために。
機械学習サービスの範囲は?
有能な ML エンジニアがいるため、当社の能力は強力です。 チームはあなたの要求を満たす準備ができています。起動するかどうか あなたの会社にぴったりのカスタムソフトウェアを起動するか、必要とする場合は、 さまざまな業界でのエンジニアの豊富な経験により、 ソーシャル メディアから ヘルスケアとフィンテック。

お客様の課題を包括的に分析し、それに合わせたソリューションを提供します あなたの目標はすぐそこにあります。
機械学習はビジネスにどのようなメリットをもたらしますか?
機械学習は大規模な人にも利用できると誤解されることがよくあります エンタープライズのみですが、実際には ML ソフトウェアはすべての企業で広く使用されています。 運用を自動化する業界の規模、正確な提案 予測し、より多くの情報に基づいた意思決定を行います。

機械学習の応用はほぼ無制限です。最初のものの一つ テクノロジーの巨人である Airbnb は、ML を使用して AI ソリューションの力を活用しました 顧客が生成したデータを処理および分析するためのソフトウェア。

私たちのテクノロジーは、会社が関連するものを考え出すのに役立ちます さまざまな顧客セグメントを対象とした提案。上へと進み、 Amazon は、予測分析を利用してカスタマー エクスペリエンスを強化しています そして購入者満足度。そして、それはほんの少量のマシンです 学習の可能性。さあ、その巨大な力をあなたの体で試してみてください 会社!
十分なデータがない場合、機械学習ソリューションをリクエストできますか?
絶対。当社のデータ サイエンス チームが、 ご要望に沿ったデータセットをオンラインで入手できます。の場合には 失敗した場合は、収集してマークアップするアノテーター チームを巻き込みます。 カスタム ソフトウェアを構築するためのデータ。

お問い合わせ

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