Машинное обучение и компьютерное зрение

Машинное обучение – единый алгоритмический каркас, используемый нами для разработки практически применимых вычислительных моделей, которые позволяют достаточно точно описывать эмпирические данные и явления в технических системах.

Применение технологий машинного обучения для решения бизнес-задач обеспечивает заказчику сокращение издержек: снижается расход времени и количество человеко-часов при реализации процессов управления и анализа данных. Сотрудники компании имеют опыт решения задач применения машинного обучения, таких как:

автоматизация и оптимизация промышленных процессов (оптимизация параметров процессов, анализ данных по сбоям и аварийным ситуациям, оптимизация процессов диагностики оборудования)
задачи сетевых сервисов
дефектоскопия
мониторинг критических событий
анализ информации в прикладных сферах
анализ изображений и фотоснимков
компьютерное зрение в системах организации допуска на объект

Классы решаемых нами задач машинного обучения

Задачи классификации, в частности – обнаружение и идентификация объектов, диагностика состояний оборудования технологических систем, распознавание радиосигналов заданного типа и модуляции

Задачи кластеризации, в частности – анализ трафика объектов сетевой инфраструктуры телекоммуникационных систем с целью распределения запросов и событий по группам и типам

Задачи регрессионного анализа, в частности – прогнозирование событий и оценивание текущих параметров технологических процессов, выявление аномалий в потоках данных и событий с целью обнаружения информационно-технических воздействий на телекоммуникационную систему

Реализованные нами проекты по машинному обучению

Опираясь на наш опыт в области программной инженерии, мы готовы реализовывать задачи с максимальной эффективностью:

интеллектуальные подсистемы разрабатываются на языках C++, Go, Java, Python с использованием соответствующих библиотек Machine Learning (ML)
используем набор стратегий, методов и инструментов, помогающих сохранить возможность сопровождения и оптимизации кода проекта ML в течение всего времени его использования
программное обеспечение функционирует в ОС на любой программной платформе: Linux (Astra Linux, Debian, Ubuntu), Windows, Android, iOS
для решения задач машинного обучения мы используем различные аппаратные платформы – от персональных компьютеров и серверов с GPU до одноплатных платформ Nvidia, Khadas, Raspberry PI и т.д

Этапы внедрения системы машинного обучения:

Мы получаем от вас максимально подробную информацию о вашей задаче и проверяем, – возможно ли на основе имеющихся данных построить модель или можно ли в принципе собрать данные требуемые для целевой модели, а также выясняем действительно ли для решаемой задачи нужно применять методы машинного обучения, или можно обойтись менее затратными вычислительными методами, такими как, например, линейные модели
Собираем необходимое количество данных и автоматизируем систему сбора данных
Автоматизируем подготовку данных: фильтрация, нормализация и пр.
Выбираем тип нейронной сети, выстраиваем ее структуру
Добиваемся оптимального качества обучения, проводим тестирование сети на разных наборах данных
Подбираем аппаратную платформу, учитывая ваши пожелания, стоимость оборудования и его производительность, применительно к решению целевой задачи
Создаем функционал дообучения системы по новым данным

Оставьте запрос в форме ниже, чтобы мы могли помочь в реализации вашего проекта