Главная
Услуги
Машинное обучение и Большие данные

Машинное обучение и Большие данные

Глубокий анализ данных не может быть сегодня выполнен без технологий машинного обучения. Метод обработки и анализа информации, применяемый в области Больших Данных (Big Data) извлекает знания из сырого набора данных с целью прогнозирования будущего поведения, результатов и тенденций.

Услуги направления «Машинное обучение и Большие данные» (Machine Learning & Big Data)

- Прогнозирование оттока клиентов
- Прогнозирование спроса (на регулярные и акционные товары, оптимизация промокампаний)
- Рекомендательные системы
- Сегментирование и профилирование клиентской базы (по жизненному циклу, прибыльности, причинам посещения магазинов, покупательскому поведению, товарным предпочтениям, стилю потребления услуг, стилю потребления контента.)
- Управление маркетинговыми кампаниями и лояльностью
- Кредитный скоринг, предупреждение мошенничества, оценка клиентских рисков и прибыли
- Глубокий анализ имеющихся данных
- Проработка путей обогащения данных внешней информацией
- Консолидация и адаптация данных под решаемые задачи
- Оценка значимости данных для решаемой с помощью искусственного интеллекта задачи
- Математическое моделирование
- Проверка качества модели и прогноза
- Оценка потребностей заказчика и выбор наиболее подходящего решения
- Внедрение и разработка новой функциональности платформы
- Подготовка интеграционных решений в ИТ-инфраструктуру заказчика
- Сбор функциональных требований к интерфейсу системы
- Разработка отчетности для визуализации результата
- Разработка и настройка «тонкого клиента» под требуемые задачи для управления системой
- Техническая поддержка аналитических решений
- Консультации по функциональности и результатам углубленной аналитики
- Аудит системы на качество моделирования и устойчивость результатов
- Работы по адаптации, доработке и переобучению моделей машинного обучения

Часто задаваемые вопросы

Большие данные (Big Data) - совокупность непрерывно увеличивающихся объемов информации одного контекста, но разных форматов представления, а также методов и средств для эффективной и быстрой обработки. Главной характеристикой Big Data является степень их структурированности и вариантов представления.

Говоря просто, это поток информации, которая требуется компании, но поток неструктурированный. Он может состоять из текстовых данных, изображений или видеофайлов, аудиофайлов и других форматов. Именно поэтому для обработки таких данных требуются новые технологии.

Большие данные прочно вошли в нашу жизнь. Эти технологии к 2022 году займут рынок объемом 274 миллиарда долларов США. И, естественно, они постоянно изменяются и развиваются.
Технологии работы с Большими данными постоянно развиваются. Сейчас на рынке можно выделить несколько основных тенденций этого развития:
- Data-as-a-Service (DaaS), данные как услуга. Рынок данных как услуги растет на 10% в год и должен достичь 46,5 млрд долларов США к 2025 году.
- Data-as-a-Service - неоценимый инструмент для компаний, которым требуется информация, но у которых нет возможности держать в штате аналитиков.
- Периферийные вычисления (edge computing). Появление новых бизнес-моделей, а также развитие искусственного интеллекта и 5G должны увеличить количество проектов, в которых используются периферийные вычисления.
- Облака и гибридные облака. Недавние исследования показали, что 45% компаний хранят, как минимум, часть своих данных в облаке. Более того, считается, что сервисы, предлагаемые в публичных облаках, сгенерят 90% нового и инновационного в данных и аналитике.
- xOps - модель работы, при которой можно быстрее и точнее получить результат за счет использования лучших практик и повторяемых шаблонов.
- Умный, ответственный и масштабируемый искусственный интеллект, который позволит создавать более совершенные самообучающиеся алгоритмы, системы, данные в которых будет легко интерпретировать и быстро использовать.
Машинное обучение (machine learning, ML) – один из видов технологии искусственного интеллекта. Оно используется во всех отраслях экономики.

Среди наиболее очевидных примеров использования можно назвать:
- Телекоммуникации, где ML нужен для поддержания работы инфраструктуры, предотвращения злоупотреблений, работы с клиентами.
- Банки, где технология нужна для сканирования лиц при проведении транзакций, анализа мимики при выдаче кредитов, в работе чатботов, виртуальных ассистентов, а также роботов, работающих в отделениях банков.
- Розничную торговля, для которой машинное обучение незаменимо в вопросах прогнозирования спроса и создания персонализированных предложений покупателям.
В самое ближайшее время эксперты прогнозируют интерес к следующим направлениям работы с ИИ: гиперавтоматизация, ИИ на рабочем месте, ИИ в информационной безопасности и этические принципы ИИ.