Системы машинного обучения для реального бизнеса
Мы разрабатываем ML-решения, которые действительно работают в ваших условиях — без завышенных обещаний и технического жаргона. Просто эффективные инструменты для конкретных задач.
Обсудить проектЧестно о машинном обучении
Вот в чем дело. Когда компании приходят к нам, они обычно уже слышали десяток презентаций об «искусственном интеллекте будущего». Наш подход другой — мы начинаем с ваших реальных данных и конкретных бизнес-процессов.
За последние три года мы поняли одну простую вещь: машинное обучение работает не потому, что это модно, а потому что оно решает измеримые проблемы. Иногда клиент приходит с идеей сложной нейросети, а мы предлагаем начать с базовой аналитики — потому что именно это даст результат быстрее.
Большинство наших проектов начинаются с пилотной версии на небольшой выборке данных. Это помогает понять, стоит ли инвестировать дальше — без лишних рисков и затрат.
Три принципа нашей работы
Никаких универсальных решений — только то, что подходит вашим условиям
Реалистичные ожидания
Мы не обещаем 100% точность или волшебные результаты за неделю. Обсуждаем, что реально достижимо с вашими данными, бюджетом и временными рамками. Иногда говорим «нет» — когда видим, что ML не лучший вариант.
Прозрачность процесса
Вы всегда понимаете, на каком этапе находится разработка и почему мы приняли то или иное техническое решение. Объясняем простым языком, без скрытых «черных ящиков» в алгоритмах.
Поддержка после запуска
Система не заканчивается в момент внедрения. Модели требуют регулярного обновления, мониторинга и адаптации к новым данным. Мы остаемся на связи и помогаем поддерживать производительность.
Как устроена разработка
Каждый проект начинается с анализа ваших данных. Не теоретического, а практического — мы смотрим на реальные файлы, базы, выгрузки. Часто бывает, что данных недостаточно или они требуют серьезной предобработки. Об этом говорим сразу.
Дальше идет прототипирование на ограниченной выборке. Это позволяет быстро проверить гипотезу и понять, стоит ли продолжать. Только после успешных тестов переходим к полноценной разработке и обучению модели.
Аудит данных
Оцениваем качество, объем и структуру имеющихся данных. Определяем, что нужно улучшить или собрать дополнительно.
Прототип
Создаем минимальную рабочую версию на небольшой выборке для проверки применимости ML к вашей задаче.
Обучение модели
Разрабатываем и обучаем полноценную систему с регулярным тестированием на реальных сценариях использования.
Интеграция
Внедряем систему в ваши процессы с обучением команды и настройкой мониторинга качества работы.
Примеры реальных задач
Несколько проектов, которые показывают разные подходы к применению ML — от прогнозирования до классификации
Прогнозирование спроса
Разработали систему для логистической компании, которая предсказывает объемы заказов на две недели вперед. Точность около 82% — не идеально, но достаточно для оптимизации складских запасов.
Сложность была в сезонности и праздничных днях. Пришлось включить дополнительные параметры и переобучить модель на трехлетнем историческом периоде.
Классификация текстовых данных
Для финансовой организации автоматизировали обработку входящих заявок. Система распределяет документы по категориям и отправляет нужным специалистам.
Начали с 15 категорий, но в процессе работы выяснили, что некоторые можно объединить — это улучшило точность. Сейчас система обрабатывает около 85% заявок без участия человека.
Стоимость разработки
Цены зависят от сложности задачи и объема данных. Все суммы указаны в тенге и включают базовую работу — дополнительные опции оговариваются отдельно.
Консультация
- Аудит имеющихся данных
- Оценка применимости ML
- Рекомендации по подготовке
- Примерный план разработки
- Встреча до 3 часов
Прототип
- Рабочий прототип на выборке
- Тестирование гипотезы
- Предобработка данных
- Базовая модель и метрики
- Отчет о результатах
- Рекомендации по доработке
Полная система
- Разработка полноценной модели
- Интеграция в процессы
- Обучение команды
- Настройка мониторинга
- Техническая документация
- Поддержка 3 месяца после запуска
Технологии и инструменты
Используем проверенный стек технологий, который дает стабильные результаты в production-среде
Основной стек
- Python с библиотеками scikit-learn, TensorFlow, PyTorch для разработки и обучения моделей
- PostgreSQL и MongoDB для хранения данных и результатов обучения
- Docker и Kubernetes для контейнеризации и развертывания систем
- Apache Airflow для автоматизации пайплайнов обработки данных
- Grafana и Prometheus для мониторинга производительности моделей
- REST API и GraphQL для интеграции с существующими системами
Давайте обсудим вашу задачу
Напишите нам о том, какую проблему хотите решить, или приходите на встречу — посмотрим на данные и оценим варианты. Без обязательств, просто разговор о возможностях.
Офис в Алматы
Valikhanov St 170
Almaty 050010, Kazakhstan