Создаем нейронные сети для решения бизнес-задач

Генерация
Автоматическое создание контента или его трансформации. Позволяет создавать уникальные тексты, аудиофайлы, изображения, музыку, стихи и т.п.
Предсказание
Предсказание
или Регрессия.
Подходит для определения возраста по фотографии, составления прогноза биржевых курсов, оценки стоимости имущества, прогноза продаж или предсказания поломок
Кластеризация
Применяется для изучения и сортировки большого объёма данных в условиях, когда неизвестны параметры сортировки. Например, сегментация клиентов, потоков входящих писем, влияния событий на биржи и прочее
Обнаружение
Обнаружение
или детекция объектов. Подходит, когда нужно найти необходимы объект: огонь, оружие, каску, маску, раковую опухоль, частицы вещества и т.д. Вообще это частный случай Классификации, но часто выделяют в отдельный тип задач
Классификация
Эффективно для распознавания к какому классу относится объект. Например: какой продукт на весах, сорт продукции на конвейере, лицо на проходной, эмоция в голосе и т.д.
Уже работали с компаниями
Топ команда, которая работает вместе 5 лет
Оксана Муштак

Технический руководитель. Отвечает за разработку архитектуры проекта.
Соавтор 14 научных статей в Scopus, ВАК, РИНЦ и других журналах.
Соавтор патента на рекомендательную систему WIZARD.
Максим Кудрявцев

Руководитель студии. Подбирает команды
и продюсирует проекты с 2008 года.
Основал студию «Вебтим.Про».
Клиенты — РЖД, «Газпромнефть», ВТБ Лизинг, Х5 Ритейл Групп
Евгений Комоцкий

Ведущий аналитик. Создает модели машинного обучения. Участвовал в проектах для «Сбербанка», и «Пятерочки». Руководитель проектной лаборатории «Анализ данных социальных сетей» УрФУ.

Антон Трунов

Ведущий программист. В команде отвечает за машинное обучение, нейронные сети и интеграцию с инфраструктурой заказчика. Финалист хакатона «Цифровой прорыв 2021»
Выясняем цели разработки
Изучаем бизнес-процессы, которые нужно улучшить с помощью нейросети
Оцениваем точность работы нейросети и считаем окупаемость
Оцениваем рентабельность запуска
Делаем недорогой прототип, чтобы понять, возможно ли решить эти задачи с помощью нейросети
Создаем первичный прототип
Внедряем полноценное решение
Если прототип удачный, разрабатываем и внедряем полноценное решение. Это самый трудоемкий и сложный этап работы
Запускаем систему в боевом режиме
Запускаем проект в эксплуатацию
Начинаем проекты с аналитики и простого прототипа