Розробка алгоритмів, BigData, Data Science, Data Mining, Machine Learning

Системи з нечіткою логікою, machine learning системи, нейронні мережі, системи прийняття рішень, системи класифікації, системи розпізнавання образів, алгоритми і структури даних

Computer Scienceпрофільна освіта спеціалістів в команді
Cloudвикористання бюджетних і продуктивних хмарних сервісів
Algorithmsпрактичний досвід розробки алгоритмів і методів
Детальніше

Застосування data science і computer science в бізнес-додатках

У сучасному світі вже накопичено і кожен день з'являється все більше даних. Все інтуїтивно розуміють, що накопичення даних допомагає виявити якісь закономірності і на підставі цих даних приймати рішення. Наприклад торгові мережі збирають ваші дані, дані про ваші покупки і візитах магазинів. Фітнес-трекери збирають дані про вашої активності та переміщенні. Автомобілі знають ваші уподобання по температурі в салоні, швидкості руху на різних ділянках дороги і в різний час доби.

Але що з цими всіма даними зробити, крім як влаштувати тотальне стеження, зрозуміти непідготовленій людині досить важко. Безліч стартапів народжується кожен день як раз з ідей яку додаткову інформацію і цінність можна витягти з тих чи інших даних. Наприклад, якщо зіставити частоту пульсу, температуру тіла, виклики з телефону і швидкість руху автомобіля можна визначати коли водій отримав неприємний дзвінок і попереджати його про те що за кермом краще не нервувати і їхати обережніше.

З точки зору комп'ютерної обробки даних важливо те, що якщо їх обсяг дуже великий, то обробити їх традиційними алгоритмами не представляється можливим. З великими даними потрібен інший підхід - їм стало машинне навчання (machine learning). У цьому випадку людина дає комп'ютеру ввідні дані, визначає спосіб навчання машини (визначає алгоритми), але машина вчиться "сама" і в підсумку видає якесь рішення. Для того щоб машина могла щось "вирішувати" і чогось "вчитися" потрібні правильно підготовлені дані і правильно вибрані (в простих випадках) або створені математичні моделі.

У цьому процесі бере участь дві головних ролі:

  • data scientist - це математик, який вибирає або розробляє алгоритми для вирішення конкретного завдання і реалізує прототип алгоритму
  • розробник, який реалізує створену математичну модель у вигляді production коду.

Хоча цей процес далеко не простий, в ньому немає ніякої особливої ​​магії, поступово з'являються готові сервіси, в тому числі хмарні сервіси для розпізнавання мови, розпізнавання образів, розпізнавання природних мов, класифікації об'єктів, які працюють за принципами машинного навчання і нейронних мереж, але для клієнта можуть бути використані як "чорний ящик", який просто вирішує поставлені завдання.

Команда machine learning Київ, Україна

Розробка machine learning перспективний напрямок для Evergreen, ми будемо раді запропонувати вам послуги data science / machine learning команди в Києві.

Завдання computer science з якими ви можете до нас звернутися:

  • Розробка алгоритмів
  • експертні системи
  • Структури даних і алгоритми
  • Big Data завдання
  • Data Mining
  • Статистичний аналіз
  • кластерний аналіз
  • Еволюційні і генетичні алгоритми
  • Штучні нейронні мережі
  • комп'ютерне зір
  • Розпізнавання образів
  • Доповнена реальність

Хочете розробити технічно складний продукт?

Розкажіть нам, який проект ви хотіли б створювати або розвивати. Почувайтеся вільно - ми раді проконсультувати з будь-якого професійного питання і зробимо це абсолютно безкоштовно, просто зателефонуйте нам або заповніть форму.