Опередите конкурентов с разработкой решений машинного обучения — iTizzi Custom Software Development Company, Украина, Киев, Одесса, Львов, Днепр, Харьков, Винница и Восточная Европа

Что такое разработка машинного обучения?

Машинное обучение — это набор методов искусственного интеллекта, который дает веб-приложениям и мобильным приложениям возможность учиться, адаптироваться и улучшаться с течением времени. Для этого оно обрабатывает огромные объемы данных, выявляет в них тенденции и закономерности, большинство из которых не очевидны для человека, а затем принимает решения и предпринимает действия для достижения конкретных целей.

Зачем нужно машинное обучение для стартапа, компании?

Решения машинного обучения открывают вашему бизнесу множество новых возможностей. Вы можете использовать модели машинного обучения, чтобы персонализировать взаимодействие с клиентами, автоматизировать процессы, получать более глубокое понимание с помощью расширенной аналитики и развертывать цифровые решения, которые изменят способ взаимодействия клиентов с вашим продуктом. Машинное обучение широко применяется для решения бизнес-задач, сокращая затраты и повышая удовлетворенность клиентов. Алгоритмы машинного обучения могут использоваться в приложениях практически в любой отрасли или секторе — от электронной коммерции до финансов, от здравоохранения до образования и от кибербезопасности до благотворительных услуг.

Каковы лучшие примеры использования машинного обучения?

Решения машинного обучения используются в различных сферах бизнеса — от этого могут выиграть как компании B2B, так и B2C.

Amazon использует механизм рекомендаций на основе машинного обучения, который обеспечивает 35% его общих продаж. Благодаря AI-Bot Harry AXA экономит примерно 17 000 человеко-часов в год. В то же время компания Vodafone отметила улучшение удовлетворенности клиентов на 68% после внедрения своего чат-бота с машинным обучением.

American Express и PayPal используют модели машинного обучения для быстрого анализа миллионов транзакций и точек данных, предоставляя им возможности обнаружения мошенничества в реальном времени. Эти передовые цифровые инструменты позволяют клиентам практически мгновенно решать проблемы с подозрительными транзакциями.

Исследователям из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе удалось идентифицировать раковые клетки с точностью более 95% после оснащения специального микроскопа алгоритмами машинного обучения.

Где можно использовать решения машинного обучения?

Модели машинного обучения используются в различных отраслях. Компании используют модели для повышения производительности за счет автоматизации процессов, прогнозной аналитики и обнаружения аномалий, а также множества других вариантов использования. Например, электронная коммерция и маркетинг используют алгоритмы машинного обучения для своих систем рекомендаций, чтобы улучшить качество обслуживания клиентов. Хедж-фонды используют инструменты машинного обучения для прогнозирования цен на акции, а страховые компании используют передовые методы для более точного расчета риска. Банки и другие финансовые учреждения могут обнаруживать подозрительные транзакции с помощью моделей обнаружения мошенничества. Медицинские компании используют цифровые инструменты и подходы глубокого обучения для диагностики заболеваний на основе набора симптомов.

Подходят ли услуги машинного обучения для вашего бизнеса?

Проекты машинного обучения часто представляют собой проекты с высоким риском из-за их сложной зависимости от данных. Вот почему ведущие компании, предлагающие услуги машинного обучения, проводят технико-экономические обоснования, чтобы снизить риск, прежде чем участвовать в проекте. Таким образом, мы обеспечиваем доступность достаточного количества данных и соответствие прогнозируемых результатов целям проекта.

К вашим услугам специалисты iTizzi Custom Software Development Company по разработке машинного обучения и  ИИ разработке в Киеве и Одессе. Мы постоянно инвестируем в разработку новых цифровых технологий и решения для тестирования в нашем отделе исследований и разработок, делясь своим опытом и знаниями как в экспертных блогах, так и на различных отраслевых конференциях. Наша команда предоставляла услуги машинного обучения в различных проектах, включая множество сквозных проектов.

Получите конкурентное преимущество с помощью приложений машинного обучения

Использование машинного обучения в бизнесе стремительно растет. Умные компании используют ценность своих данных в моделях машинного обучения, чтобы сократить расходы, оптимизировать процессы и повысить удовлетворенность клиентов.

Искусственный интеллект и машинное обучение могут изменить отрасли — алгоритмы машинного обучения можно использовать в приложениях практически во всех секторах, от электронной коммерции до финансов, от здравоохранения до образования и от кибербезопасности до благотворительности.

! Netflix ежегодно экономит 1 миллиард долларов благодаря алгоритмам машинного обучения. Привлекая подписчиков индивидуальным контентом. Система рекомендаций Netflix использует десятки алгоритмов для сравнения предпочтений зрителей с аналогичными клиентами по всему миру. Эта возможность позволяет компании привлекать своих подписчиков к индивидуализированному контенту и повышать лояльность к своим услугам.

Машинное обучение можно использовать практически в любом секторе или отрасли.

Оно может поддержать ваш бизнес разными способами:

• Увеличивать объем продаж;

49% клиентов готовы покупать чаще, когда присутствует машинное обучение.

• Повысить продуктивность;

Прогнозируется, что технологии машинного обучения повысят производительность труда до 40% к 2035 году.

• Анализируйте большие объемы данных;

ML дает приложениям возможность учиться и совершенствоваться со временем. Он очень хорошо умеет быстро обрабатывать большие объемы данных и выявлять закономерности и тенденции.

• Повысьте удовлетворенность клиентов.

75% предприятий, использующих инструменты искусственного интеллекта и машинного обучения, повышают удовлетворенность клиентов более чем на 10%.

Разработка проекта машинного обучения для компаний Харькова, Днепра не должна быть сложной — мы поможем вам выбрать правильное решение

Существует множество решений для машинного обучения, которые можно адаптировать к различным бизнес-потребностям. Чтобы вы могли получить максимальную отдачу от своего проекта, наши специалисты по науке о данных выберут лучший подход для конкретных потребностей вашего бизнеса и вашего рынка.

• Инженерия данных;

Подготовьте свои данные, чтобы максимально использовать алгоритмы ИИ.

• Наука о данных;

Получите важные идеи для улучшения вашего продукта или услуги.

• Рекомендательные системы;

Создайте индивидуальный опыт для каждого пользователя благодаря точной системе рекомендаций.

• Обработка естественного языка;

Создавайте естественные взаимодействия с пользователями и распознавайте закономерности в неструктурированных данных.

• Компьютерное зрение;

Автоматизируйте сложные процессы принятия решений на основе изображений.

• Распознавание звука.

Выявление закономерностей в аудиоданных, позволяющих осуществлять голосовую связь с использованием ряда устройств.

Надежный процесс — наше ключевое преимущество

За прошедшие годы наша команда протестировала и внедрила прозрачный и эффективный рабочий процесс для проектов машинного обучения. Наши процессы позволяют нашим клиентам быстрее и гибче получать более воспроизводимые результаты.

Наш рабочий процесс состоит из трех этапов:

• Управление данными

Мы гарантируем, что у нас есть все, что понадобится модели во время обучения.

• Модель / последовательность экспериментов

Мы создаем модель, способную делать прогнозы.

• Развертывание

Модель интегрируется к вашему приложению.

Услуги разработки машинного обучения: ответы на все ваши вопросы

Не знаете, как услуги машинного обучения могут принести пользу вашему бизнесу? Ознакомьтесь с некоторыми из наиболее частых вопросов, которые задают наши клиенты.

Как вы оцениваете стоимость разработки проекта машинного обучения?

Может быть сложно дать приблизительную цифру для решений машинного обучения. Оценка вашего проекта зависит от многих факторов, таких как задачи, которые пытается решить ваша компания, какие решения, программное обеспечение или инструменты искусственного интеллекта лучше всего подходят для вашей компании, каковы ваши ожидания с точки зрения точности, пригодности ваших данных и более.

Чтобы получить более точный ответ, свяжитесь с нами, и один из наших экспертов расскажет вам о подходящих услугах машинного обучения и даст оценку на основе анализа ваших точных требований.

Какие услуги машинного обучения предлагает iTizzi Custom Software Development Company – Винница, Киев?

iTizzi Custom Software Development Company предлагает множество услуг, от стратегии сбора данных до создания масштабируемой инфраструктуры машинного обучения.

• AI Design Sprint — быстро подтвердите свой проект машинного обучения;
• Аудит процессов машинного обучения — проверьте свои процессы машинного обучения;
• Оценка качества данных — спланируйте стратегию сбора данных;
• Трансформация ML-Ops — создание масштабируемой инфраструктуры машинного обучения;
• Преобразование операций с данными — создание масштабируемой инфраструктуры данных.

Когда бизнесу следует использовать машинное обучение?

Приложения машинного обучения могут привлечь больше клиентов, предоставить более подробные сведения, увеличить продажи и сократить бизнес-расходы. Однако при неправильном использовании они могут привести к оттоку клиентов, потере денег и ущербу репутации.

Данные — ключ к успеху в приложениях машинного обучения и глубокого обучения. При традиционной разработке программного обеспечения люди создают компьютерные системы, а машины просто следуют этим заранее запрограммированным правилам. Таким образом, важнейшей частью приложения является внутренний алгоритм.

Существуют сотни бизнес-приложений для решений машинного обучения. В целом они решают несколько типов задач. Основные из них:

Классификация: является ли эта транзакция по кредитной карте мошеннической? Это спам или нет? Инструменты машинного обучения отлично подходят, когда вам нужно разделить объекты (например, клиентов или продукты) на две или более заранее определенных групп.

Кластеризация: модели машинного обучения используются для поиска параллелей между точками данных и разделения объектов на похожие группы (кластеры). Важно отметить, что заранее определять группы не нужно.

Регрессия: это похоже на предсказание будущего. На основе входных данных из набора данных (обычно исторические данные плюс другие факторы) модели машинного обучения оценивают наиболее вероятное числовое значение определенной величины. Это может быть что угодно, например, цены на акции, поведение потребителей или износ оборудования.

Снижение размерности: в океане информации инструменты машинного обучения могут выбирать, какие данные являются наиболее важными и как их можно обобщить. На практике он применяется в таких областях, как обработка фотографий и анализ текста.

Разработка решений машинного обучения предоставляет предприятиям множество новых возможностей. Модели машинного обучения помогают находить закономерности в хаосе больших наборов данных. Об этом стоит подумать, когда вам нужно решить сложную задачу или если вы имеете дело с большим объемом данных и множеством переменных.

Ищете другие услуги?

Ознакомьтесь с другими услугами, которые есть в нашем ассортименте. Мы доставляем качественную продукцию вовремя и беспроблемно.

• Дизайн продукта:

Создавайте красивые и удобные цифровые продукты.

• Разработка мобильных приложений:

Развивайте свой бизнес с помощью правильных мобильных решений.

• Разработка ИИ-проекта.