Розробка рішень на основі Machine Learning. Машинне навчання для бізнесу

Машинне навчання аналізує і дає максимально точні прогнози, допомагаючи прийняти вірне рішення. А при бажанні повністю автоматизує рішення складних аналітичних задач.

Детальніше

Програмування Machine learning застосовується для:



  • Розпізнавання мови

  • Розпізнавання жестів

  • Розпізнавання рукописного введення

  • Розпізнавання образів

  • Технічної діагностики

  • Медичної діагностики

  • Прогнозування часових рядів

  • Біоінформатики

  • Виявлення шахрайства

  • Виявлення спаму

  • Категоризації документів

  • Прогнозування втрати клієнтів

Що таке Машинне навчання?



Машинне навчання (machine learning, ML) - набір алгоритмів, які утворюють систему, що навчається на власному досвіді. Ця система може передбачити результат, запам'ятати його, вибрати кращий варіант, і відтворити процес повторно при необхідності.

Якісне машинне навчання для бізнесу автоматизує рутинні процеси і завдання. Позбавляє людей від монотонної нецікавої роботи, і залишає місце для творчості, розвитку, стратегічного мислення, прийняття рішень і багатьох інших дійсно важливих завдань.

Machine Learning solutions покликані підвищувати ефективність роботи співробітників\відділів, а не повністю замінити людські ресурси.

Машинне навчання та аналіз даних

(Data science)

Створення інструментів і систем для аналізу і прийняття рішень з використанням великих обсягів інформації.

Детальніше про Data science

Анализ данных

Распознавание паттернов

Машинне навчання та розпізнавання патернів

Алгоритми ML мають здатність знаходити патерни, закономірності в процесі аналізу великих масивів даних. Це допомагає аналізувати поведінку, і шукати причинно наслідкові зв'язки в неочевидних людині речах. Застосовується в трейдингу, маркетингу і т.п.

Детальніше

Машинне навчання та нейронні мережі

(Artificial neural networks)

Нейронна мережа - один з найбільш часто використовуваних видів машинного навчання. В основному використовується для створення систем, в основі яких лежить розпізнавання об'єктів, образів або осіб.

Детальніше

Нейронные сети

Распознавание образов

Машинне навчання та розпізнавання образів і зображень

Одна зі сфер застосування машинного навчання - розпізнавання об'єктів або образів по фото або відео. Використовується для візуального пошуку, управління безпілотним транспортом в медицині, маркетингу та ін.

Детальніше про розпізнавання

Машинне навчання і розпізнавання осіб

Одна зі сфер застосування машинного навчання - розпізнавання осіб. Будується на навчанні нейронної мережі, і використовується для пошуку людини, ідентифікації особистості, і навіть визначення настрою людини або реакції людини по його міміці.

Детальніше про розпізнавання осіб

Распознавание лиц

Искусственный интеллект

Машинне навчання і штучний інтелект

Штучний інтелект широке поняття, яке включає в себе безліч напрямків, методологій, інструментів, алгоритмів і систем. І машинне навчання - один з найбільших його розділів.

Детальніше про штучний інтелект

Завдання machine learning для бизнесу, з якими ви можете до нас звернутися:



  • Розробка алгоритмів
  • Експертні системи
  • Big Data завдання
  • Data Mining
  • Статистичний аналіз
  • Кластерний аналіз
  • Еволюційні і генетичні алгоритми
  • Штучні нейронні мережі
  • Комп'ютерний зір
  • Розпізнавання образів
  • Розпізнавання облич
  • Розпізнавання документів
  • Доповнена реальність
  • Розробка чат бота
  • Системи аналізу природної мови
  • Системи верифікації
  • Автоматизація та роботизація бізнес процесів
  • Голосове керування
  • Автоматизація управління механізмами
  • Оцінка ефективності реклами
  • Аналіз супутникових знімків
  • Аналіз відеоданих

Статті та кейси по темі

— дійзнайтеся більше про Machine Learning

Навчання з підкріпленням у машинному навчанні

Навчання з підкріпленням у машинному навчанні

Навчання з підкріпленням або Reinforcement learning - це майже те ж саме, що і навчання з учителем, але в ролі "вчителя" виступає справжне або віртуальне середовище. Детальніше про це читайте в нашій статті.

Класичне машинне навчання: завдання класифікації, узагальнення, кластеризації даних

Класичне машинне навчання: завдання класифікації, узагальнення, кластеризації даних

Класичне машинне навчання або Classical Machine Learning, будується на класичних статистичних алгоритмах і вирішує питання, пов'язані з прийняттям рішень на основі даних. Більше про це в нашій статті.

Штучний інтелект, машинне навчання та нейронні мережі – у чому різниця і для чого їх використовують

Штучний інтелект, машинне навчання та нейронні мережі – у чому різниця і для чого їх використовують

У цій статті ми раз і назавжди розберемося як не змішувати в одну купу машинне навчання, штучний інтелект і нейромережі. Розбираємо що до чого на картинках і простих прикладах.

Цікавить розробка машинного навчання? Є ідея, але не знаєте як її реалізувати?

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.