Технологическая компания
Мониторинг дата-центров
Разработали систему, которая определяет инциденты в машинном зале по видео с камер и показаниям датчиков.
Разработка моделей машинного обучения
Создаём модели
для ваших задач
Разрабатываем модели машинного обучения для задач, в которых нужно анализировать изображения, сигналы или поведение пользователей. Готовим данные, проверяем качество и встраиваем модель в продукт.
Модель под данные
и задачу продукта
Машинное обучение подходит для задач, где нужно находить закономерности в изображениях, сигналах или поведении пользователей. Начинаем с доступных данных и того, как продукт будет использовать результат модели.
Видео и показания датчиков
Нужно выделять события в потоке наблюдений. В проекте мониторинга дата-центров объединили видео с камер и данные датчиков для определения инцидентов.
Мониторинг дата-центровИзображения и сигналы
Нужны размеченные примеры и профильный специалист для проверки результата. В проекте анализа ЭКГ работали с кардиологами и проверяли модель на задаче выявления признаков инфаркта.
Модель для анализа ЭКГЧто делаем
в проекте
Начинаем с ваших данных и процессов.
Дальше — разработка, проверка и запуск.
Данные
Изучаем источники, проверяем разметку и готовим выборку.
Модель
Выбираем подход и оцениваем ошибки вместе с профильными специалистами.
Внедрение
Определяем, как продукт будет использовать модель и обрабатывать её результаты.
Данные
и проверка
Для первого разбора нужны примеры данных, сведения об их происхождении и описание результата, который должен получать продукт. Если есть разметка или текущий алгоритм, изучим их вместе с данными.
Определим, какие ошибки опаснее и как специалист проверяет результат сейчас. Требования к работе модели и её интеграции зависят от этой задачи.
Как проверяем результат
Оцениваем модель на данных, которые не использовались при обучении. Смотрим на ошибки по отдельным случаям и сравниваем результат с согласованным исходным способом решения.
Недостаточная или непоследовательная разметка ограничивает качество проверки. До оценки данных нельзя обещать точность модели или перенос результатов другого проекта на вашу задачу.
Вопросы
о внедрении
Нужно ли обучать модель с нуля?
Не всегда. Сначала проверим, подходит ли готовая модель, её настройка или более простой алгоритм. Собственное обучение имеет смысл, когда этого требует задача и есть подходящие данные.
Что делать, если данные ещё не размечены?
Сначала определим, что именно нужно отмечать и кто может проверить разметку. Подготовку данных учитываем как отдельную часть проекта.
Как модель попадает в работающий продукт?
Заранее определяем, где модель запускается, какие данные получает и как система использует её ответ. Разработку интеграции и обработку ошибок включаем в состав работ.
От чего зависят сроки и стоимость?
От готовности данных и разметки, сложности задачи, требований к качеству и интеграции. Для оценки сначала изучим примеры и способ проверки результата.
Примеры проектов
Давайте обсудим
вашу задачу
Расскажите, что хотите изменить в работе компании. Вместе разберёмся, где поможет ИИ и с чего начать.
Леонид ДубровОснователь и CPO Neurex