Проектируем, обучаем и внедряем модели машинного обучения для бизнеса: от первой гипотезы до системы, работающей в проде каждый день.
Каждый проект — это комбинация модулей ниже, подобранная под задачу клиента, а не готовая коробка.
Сборка и тонкая настройка LLM под голос бренда: поддержка клиентов, внутренние ассистенты, обработка обращений.
Распознавание объектов, контроль качества на производстве, видеоаналитика и обработка изображений в реальном времени.
Модели спроса, оттока клиентов, скоринга и ценообразования на основе исторических данных компании.
Автоматическая генерация контента, изображений и вариантов дизайна под бренд-гайдлайны заказчика.
Развёртывание моделей, версионирование, мониторинг дрифта данных и автоматическое переобучение.
Проверка гипотез на малых данных до того, как вкладываться в полноценную разработку и продакшн.
Четыре стадии, каждая заканчивается проверяемым результатом, а не презентацией.
Изучаем данные и процессы, оцениваем, где нейросеть даст измеримый эффект, а где не нужна.
Собираем рабочий PoC на реальных данных клиента — решение видно и измеримо за недели, не месяцы.
Дорабатываем модель до продакшн-качества и интегрируем в существующие системы и интерфейсы.
Следим за точностью модели в эксплуатации, переобучаем при дрифте данных, отчитываемся метриками.
Клиент видит логи и метрики обучения модели — никаких «чёрных ящиков» в отчётах.
Несколько ориентиров по типовым задачам — точные цифры зависят от данных и масштаба проекта.
Модель прогнозирования спроса по сети магазинов помогает точнее планировать закупки и сокращать списания.
Чат-бот на базе LLM с RAG по базе знаний компании закрывает типовые обращения без участия оператора.
Система компьютерного зрения находит дефекты продукции на конвейере в реальном времени, до отправки на склад.
Модель оценки риска по заявкам ускоряет принятие решений и снижает долю ручной проверки заявок.
Первая консультация и оценка целесообразности нейросети для вашей задачи — бесплатно.