Машинное обучение (ML)
Бесплатная консультация ML-эксперта
Machine Learning (Машинное обучение) позволит спрогнозировать спрос, сформировать персонализированные рекомендации, распознать текст или образы на фотографиях, видео, других носителях информации.
Что такое машинное обучение (ML)
Машинное обучение (Machine Learning) — технология, благодаря которой компьютеры не просто используют заранее написанный алгоритм, а сами учатся решать поставленную задачу.
Решения на базе машинного обучения находят нужную информацию в тексте и определяют ее тон, распознают объекты, эмоции на видео и изображениях, строят прогнозы на основе исторических данных.
Примеры машинного обучения в отраслях
Банки используют машинное обучение для утверждения кредитов, обнаружения мошенничества, оценки рисков и андеррайтинга. Самообучающиеся чат-боты помогают консультировать клиентов и сократить расходы на контакт-центр.
Логистические компании оптимизируют цепи поставок, формируют расписание и планируют маршруты.
Ритейл использует машинное обучение для прогнозирования спроса, продаж и пополнения товарного запаса, предсказания поведения клиентов.
Решения на базе Machine Learning помогают анализировать выкладку товаров на полках магазинов, управлять очередями, строить оптимальные графики работы персонала.
В производственной сфере алгоритмы машинного обучения используются для контроля качества и диагностического обслуживания, распознавания образов и обнаружения отклонений.
В области здравоохранения машинное обучение помогает анализировать информацию с датчиков, чтобы оценить состояние здоровья пациента в режиме реального времени и составить прогноз изменений.
Услуги на базе машинного обучения
В Machine Learning компании есть команда специалистов, которая проанализирует бизнес-процессы заказчика, разработает, протестирует алгоритмы машинного обучения, доработает сторонние ML-решения и интегрирует их с ИТ-инфраструктурой заказчика. Предлагаем установку решений Machine Learning в облаке или on-premise.
Компьютерное зрение
Проектируем решения, которые выделяют и анализируют информацию с фотографий и видео, распознают эмоции.
Примеры использования: решения помогают находить дефекты в производстве, определять патологии на медицинских снимках, оценивать количество покупателей в магазинах и их удовлетворенность.
Машинное обучение в RPA
Создаем роботов, которые обучаются анализировать и обрабатывать новую информацию с разной структурой.
Примеры использования: автоматизация отчетности, извлечения данных из документов, сверка данных в корпоративных системах.
Предиктивная аналитика
Разрабатываем системы для интеллектуального анализа данных и построения прогнозирующих моделей.
Примеры использования: прогнозирование спроса, или объема продаж.
Интеллектуальный анализ текста
Разрабатываем ML-решения, которые распознают текст, выделяют необходимую информацию, классифицируют и обрабатывают ее.
Примеры использования: решения помогают быстрее разбирать почту или обрабатывать запросы в тех.поддержку или анализировать отзывы и комментарии в интернете.
Примеры ML-решений
Goods Checker — экосистема на основе нейронных сетей и компьютерного зрения для автоматизации процессов мерчандайзинга: составление планограмм, маршрутов для мерчандайзеров, сравнение фактической выкладки с планограммами и получение аналитики.
Кто мы
СВЯЗАТЬСЯ С НАМИ
- адрес Бизнес-центр «Ансар», ул. Сыганак, д. 43, 6 этаж, офис 604, Астана, 010000, Республика Казахстан
- телефон +7 7172 55 07 26
- email admin@ibagroup.kz