Разработка искусственного интеллекта, BigData, Data Science, Data Mining, Machine Learning

Системы с нечеткой логикой, обучающиеся системы, нейронные сети, системы принятия решений, системы классификации, системы распознавания образов

Computer Scienceпрофильное образование специалистов в команде
Cloudиспользование экономных и производительных облачных сервисов
Algorithmsпрактический опыт разработки алгоритмов и методов
Подробнее

Применение data science и computer science в бизнес-приложениях

В современном мире уже накоплено и каждый день появляется всё больше данных. Все интуитивно понимают, что накопление данных помогает выявить какие-то закономерности и на основании этих данных принимать решения. Например торговые сети собирают ваши данные, данные о ваших покупках и визитах магазинов. Фитнес-трекеры собирают данные о вашей активности и перемещении. Автомобили знают ваши предпочтения по температуре в салоне, скорости движения на разных участках дороги и в разное время суток.

Но что с этими всеми данными сделать, кроме как устроить тотальную слежку понять неподготовленному человеку довольно трудно. Множество стартапов рождается каждый день как раз из идей какую дополнительную информацию и ценность можно извлечь из тех или иных данных. Например, если сопоставить частоту пульса, температуру тела, вызовы с телефона и скорость движения автомобиля можно определять когда водитель получил неприятный звонок и предупреждать его о том что за рулем лучше не нервничать и ехать осторожнее.

С точки зрения компьютерной обработки данных важно то, что если их объем очень велик, то обработать их традиционными алгоритмами не представляется возможным. с большими данными нужен другой подход - им стало машинное обучение (machine learning). В этом случае человек дает компьютеру вводные данные, определяет способ обучения машины (определяет алгоритмы), но машина учится "сама" и в итоге выдает какое-то решение. Для того чтобы машина могла что-то "решать" и чему-то "учиться" нужны правильно подготовленные данные и правильно выбранные (в простых случаях) или созданные математические модели.

В этом процессе участвует две главных роли:

  • data scientist - это математик, который выбирает или разрабатывает алгоритмы для решения конкретной задачи и реализует прототип алгоритма
  • разработчик, который реализует созданную математическую модель в виде production кода.

Хотя этот процесс далеко не простой, в нем нет никакой особой магии, постепенно появляются готовые сервисы, в том числе облачные сервисы для распознавания речи, распознавания образов, распознавания естественных языков, классификации объектов, которые работают по принципам машинного обучения и нейронных сетей, но для клиента могут быть использованы как "черный ящик", который просто решает поставленные задачи.

Команда machine learning Киев, Украина

Разработка machine learning в Evergreen, мы будем рады предложить вам услуги data science / machine learning команды в киеве.

Задачи computer science с которыми вы можете к нам обратиться:

  • Разработка алгоритмов
  • Экспертные системы
  • Структуры данных и алгоритмы
  • Big Data задачи
  • Data Mining
  • Статистический анализ
  • Кластерный анализ
  • Эволюционные и генетические алгоритмы
  • Искусственные нейронные сети
  • Компьютерное зрение
  • Распознавание образов
  • Дополненная реальность

Хотите разработать технически сложный продукт?

Расскажите нам, какой проект вы хотели бы создавать или развивать. Чувствуйте себя свободно - мы рады проконсультировать по любому профессиональному вопросу и сделаем это абсолютно бесплатно, просто позвоните нам или заполните форму.

Цей сайт є українською мовою. Ви можете переключити мову у меню, або зробити це зараз.