Машинне навчання

Робимо взаємодію з вашими продуктами невідмінною від співпраці з людиною

Підвищення продуктивності

Комп'ютерне навчання може значно підвищити рівень вашої ділової кваліфікації. У той час як Ви зосереджуєтеся на своїх бізнес-цілях, SOLVVE піклується про дослідження та технічне впровадження на основі наукових даних і дослідницького аналізу даних. SOLVVE має спеціалізований відділ комп'ютерного навчання математиків і експертів з розробки з академічною освітою, якими керують досвідчені та технічно підковані керівники проектів і керівники команд.

Спеціалізація

Наші ML-департаменти спеціалізуються на наступних напрямках:

Експертиза

Експерти та інженери SOLVVE успішно виконали проекти, що стосуються:

  • Прогнозування даних
  • Розпізнавання облич та ідентифікація осіб у людних місцях
  • Моніторинг поведінки людини та класифікація аномалій онлайн в реальному часі
  • Виявлення та класифікація зображень
  • Вилучення даних із зображень
  • Видалення фону
  • Широкий аналіз даних

Переваги для вашого бізнесу

Процес розробки в SOLVVE базується на гнучких методологіях, ітерації та безперервній доставці, а також на гнучких схемах оплати з нульовими фінансовими ризиками для наших клієнтів. Великий досвід, підтверджений численними прикладами в нашому портфоліо.
Extensive experience supported by numerous case studies in our portfolio.

Рівень фахівців. У нашій компанії є спеціальний відділ ML, який очолюють менеджери проектів з відповідною технічною освітою та навичками, а кожен із наших розробників середнього та старшого рівня є професіоналом високого рівня з глибоким знанням конкретного стеку технологій.

Діловий підхід до максимізації результатів і мінімізації витрат і ризиків за допомогою:

  • Глибоке уявлення про бізнес-логіку продукту
  • Створення добре підігнаної команди розробників
  • Вибір технічних рішень
  • Оцінка та аналіз ризиків на кожному етапі розробки
  • Чітке пояснення участі клієнта у всіх процесах і попередні результати
  • Прозорі методи ціноутворення та графіки доставки
  • Гарантії

Розробка індивідуальних рішень

Ваш проект отримає індивідуальне технічне рішення на основі нашого досвіду. Ось як ми це робимо в SOLVVE:

  • Ви надаєте детальний опис завдання або проекту нашій команді.
  • Ми вивчаємо опис бізнес рішення і повертаємося до вас протягом 1-2 тижнів, щоб домовитися про дзвінок або демо, де представимо наш попередній план розробки. Під час розмови ми узгоджуємо з вами наше загальне бачення проектів і вирішуємо питання, які виникають протягом розмови.
  • Протягом наступних 2-3 днів наші бізнес-аналітики та команди розробників детально занурюються в технічні деталі реалізації проекту. Кожен із залучених експертів пропонує конкретні рішення та інструменти для розробки на основі свого досвіду та найкращих практик
  • Наша команда розробляє детальний документ про найбільш ефективний технічний спосіб досягнення цілей проекту, включаючи:
    • Види робіт і задачі.
    • Кроки для виконання кожного завдання та чому вони потрібні.
    • Розподіл ризиків і потенційних перешкод під час проекту.
    • Список членів команди, призначених для проекту, і їхні навички.
    • Технологічний стек.
    • Розрахунок часу та бюджету.
    • Цільові результати.
    • Гарантії якості та доставки.
  • Нарешті, ми надаємо вам цей документ особисто або за допомогою телефонної конференції, щоб узгодити процес співпраці, зокрема:
    • Затвердження членів команди
    • Критерії приймання.
    • Графік платежів

Чому наш підхід працює найкраще?

Ефективність часу.

Ви одразу отримуєте індивідуальне рішення з детальним розподілом робіт для вашого проекту. Ми не витрачаємо ваш час на численні дзвінки та листи.

Повний контроль проекту та комфорт

Для кожного проекту ми надаємо індивідуальний добре структурований план дій, пояснюючи, чому обраний підхід є найбільш ефективним з точки зору часу та бюджету.

Прозорість.

Ви завжди маєте доступ до всієї інформації про проект: повне та чітке уявлення про те, хто що робить і як рухається проект.

Глибока експертиза.

Кожен із наших розробників і менеджерів має значну академічну освіту або підтверджену історію успішних проектів у цій галузі.

Бізнес домени

Наш відділ машинного навчання готовий задовольнити будь-які ваші потреби в науці про дані, математичному моделюванні та розробці машинного навчання для вашого продукту, щоб забезпечити вищий рівень взаємодії для своїх користувачів.

Наші основні домени:

  • Охорона здоров'я
  • Безпека та громадська безпека
  • Фінтех
  • Соціальні платформи
  • Електронна комерція
  • Кіберспорт
  • Освіта

Технології та інструменти

Наша команда розбирається в різних видах тестування, автоматизації тестування та управлінні. Ми працюємо з передовими інструментами, щоб адаптувати різні рівні складності тестування.

  • Мови
  • Бібліотеки
    Рамки:
  • Інструменти розробки:
  • Системи управління реляційними базами даних:
  • Інше:

Мови

JavaScript is a programming language that helps to build interactive and dynamic websites
C++ is a powerful programming language to develop operating systems, browsers, adn so on.
.NET is a platform that allows to build all sorts of applications in many different programming languages for web, mobile, desktop and IoT.

Libraries and frameworks:

SpaCy — промисловий інструмент обробки природної мови.
SciPy — це наукова бібліотека для технічних обчислень.
GluonCV забезпечує алгоритми глибокого навчання комп’ютерного зору.
Sklearn — це найкорисніша та надійна бібліотека для машинного навчання, яка надає ефективні інструменти для статистичного моделювання, включаючи класифікацію, регресію, кластеризацію та зменшення розмірності.
Power BI допомагає перетворити непов’язані джерела даних на послідовну, візуально захоплюючу та інтерактивну інформацію.
Seaborn малює інформативну статистичну графіку.
Matplotlib — це кросплатформна бібліотека для візуалізації даних і графічного побудови.
BERT — Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) — це техніка машинного навчання на основі трансформатора для попереднього навчання обробки природної мови (NLP).
SQLAlchemy — це бібліотека, яка полегшує зв’язок між програмами Python і базами даних.
Flask використовується для створення веб-додатків.

Інструменти розробки:

Google Cloud Platform offers services for compute, storage, networking, big data, machine learning and the internet of things.
MS Azure Auto ML allows data scientists, analysts, and developers to efficiently build high scale machine learning models.
Amazon SageMaker helps data scientists and developers to prepare, build, train, and deploy high-quality machine learning models.
Colab notebooks allows to combine executable code and rich text in a single document, along with images, HTML, LaTeX and more.
Jupyter notebook is a computational notebook to combine software code, computational output, explanatory text and multimedia resources.
Anaconda is used for scientific computing, e.g. data science, machine learning applications, large-scale data processing, predictive analytics, etc.
PyCharm provides code analysis, a graphical debugger, an integrated unit tester.

Системи управління реляційними базами даних:

MySQL is a database management system used among other things for data warehousing and logging applications.
PostgreSQL is a highly stable database management system used as the primary data store or data warehouse for many web, mobile, geospatial, and analytics applications.
MongoDB is an object-oriented, simple, dynamic, and scalable database.
Cassandra is a database that handles structured, semi-structured, and unstructured data, giving users flexibility with data storage.

Інше: