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 у 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.

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