Přeskočit na obsah
BigTree108

Služby vývoje AI a strojového učení

Vývoj AI a strojového učení: prediktivní modely a předpovědi, detekce podvodů a skórování rizik, doporučovací systémy, počítačové vidění, zpracování přirozeného jazyka a rozpoznávání řeči, trénované na vašich datech a udržované v produkci pomocí MLOps, s dedikovanými inženýry strojového učení pro váš tým nebo s projektem strojového učení dodaným na klíč.

Co stavíme v technologii AI a strojové učení

  • Prediktivní modely a předpovědi

    Předpovědi poptávky a prodeje, predikce odchodu zákazníků (churn) a celoživotní hodnoty a skórování leadů z vaší vlastní historie, s LightGBM, XGBoost nebo CatBoost nad tabulkovými daty a statsforecast nebo předtrénovanými modely časových řad, například Chronos a TimesFM, přičemž každý se před nasazením změří proti jednoduché základní variantě.

  • Detekce podvodů a skórování rizik

    Podvody v transakcích, převzetí účtů a upozornění na praní špinavých peněz a skóre úvěrového a platebního rizika poskytované v reálném čase z feature store, s prahy vyladěnými podle toho, kolik stojí falešný poplach vaše posuzovatele, a každým skóre vysvětleným po jednotlivých featurách pomocí SHAP.

  • Doporučování a řazení výsledků vyhledávání

    Doporučení produktů, obsahu a nejlepší další akce pomocí vyhledávání typu two-tower a řadicího modelu nad ním, výsledky vyhledávání přeřazené pomocí learning to rank a každá změna posouzená v A/B testu podle kliknutí, konverzí nebo tržeb, a ne jen podle offline skóre.

  • Počítačové vidění

    Klasifikace, detekce objektů, segmentace a OCR v PyTorch, doladěné z předtrénovaných modelů, například Ultralytics YOLO, vision transformerů a Segment Anything, na vašich označených snímcích a exportované do ONNX Runtime, TensorRT nebo Core ML, když model musí běžet na zařízení.

  • Zpracování přirozeného jazyka

    Klasifikace textu, extrakce entit, sentiment a sémantická podobnost s doladěnými modely typu transformer z Hugging Face, v angličtině, ukrajinštině a dalších jazycích, kde je malý model, který provozujete, rychlejší a na dokument levnější než volání velkého jazykového modelu.

  • Řeč a zvuk

    Rozpoznávání řeči pomocí Whisper nebo NVIDIA Parakeet přizpůsobené vaší slovní zásobě a přízvukům, diarizace mluvčích pomocí pyannote, přepis a analytika hovorů pro kontaktní centra a syntéza řeči, dávkově nebo streamováním.

  • Reklamní a cenové modely

    Predikce prokliků a konverzí, optimalizace nabídek, uplift modely, které ukazují, na které zákazníky kampaň skutečně působí, segmentace zákazníků a dynamické stanovování cen, každé otestované v kontrolovaném experimentu, než začne řídit výdaje.

  • Tréninkové pipeline a MLOps

    Trénink, evaluace a registrace jako pipeline v MLflow 3, Kubeflow, Azure Machine Learning, SageMaker AI, Gemini Enterprise Agent Platform (nástupci Vertex AI) nebo Databricks, s daty verzovanými v DVC nebo tabulkách Delta, takže každý model v produkci lze dohledat k jeho kódu, datům a parametrům.

  • Provoz a monitoring modelů

    Modely provozované za FastAPI, BentoML, NVIDIA Dynamo-Triton (dříve Triton Inference Server) nebo KServe, případně spouštěné uvnitř aplikace v .NET nebo Java pomocí ONNX Runtime, s driftem a kvalitou predikcí sledovanými v Evidently a opakovaným tréninkem, když přesnost klesne pod hranici dohodnutou s vámi.

inženýři strojového učení do vašeho týmu

  • Dedikovaní inženýři strojového učení

    Inženýři strojového učení, kteří nastoupí do vašeho týmu na plný úvazek, pracují ve vašich repozitářích, trackeru a na vašich schůzkách a zodpovídají se vašemu vedoucímu. Pohovor s nimi vedete vy; my neseme ukrajinskou smlouvu, mzdy, fakturaci a dovolenou.

  • Realizace projektu v technologii AI a strojové učení

    Tým, který provede projekt v technologii AI a strojové učení od vymezení rozsahu po vydání: odhad, vývoj, testy a nasazení, s technickým vedoucím na naší straně, který odpovídá za plán a kvalitu.

  • Podpora a převzetí systémů v technologii AI a strojové učení

    Stávající systém v technologii AI a strojové učení převzatý od jiného týmu nebo udržovaný v chodu: nejprve revize jen pro čtení a písemný seznam rizik, pak opravy a nové funkce podle dopadu.

Stránka o dedikovaném týmu vysvětluje, jak se specialisté připojují k vašemu týmu, a stránka o outsourcingu pokrývá dodávku projektů, převzetí systémů a jak účtujeme.

Kdo pracuje na vašem projektu v technologii AI a strojové učení

  • Inženýři strojového učení

    Modely, evaluace, provoz a MLOps

  • Datoví vědci

    Formulace problému, experimenty a statistika

  • Datoví inženýři

    Tréninková data a pipeline featur

  • Vývojáři Python, .NET a Java

    Služby a aplikace, které model volají

  • QA inženýři

    Automatizace testů pro funkce postavené na modelech

Natrénovaný model, nebo jazykový model

Model natrénovaný na vaší vlastní historii se hodí pro strukturovaná data s jasným cílem: číslo k předpovědi, třídu k predikci, odlehlou hodnotu k zachycení, položku k doporučení. Je levný na jednu predikci, jeho výsledky lze vysvětlit po jednotlivých featurách a zlepšuje se, jak přibývají označená data. Velký jazykový model se hodí pro text, dokumenty a konverzaci, kde je málo označených příkladů a výstupem je jazyk. Mnoho produktů používá obojí a my doporučíme jedno podle konkrétního problému.

V obou případech práce začíná základní variantou a evaluační sadou dohodnutou s vámi, takže model musí před nasazením překonat něco měřitelného. Tréninkové běhy jsou reprodukovatelné z verzí kódu a dat, testy běží v pipeline a tréninková data zůstávají ve vašem cloudovém účtu, přičemž osobní údaje se před použitím pseudonymizují.

Další služby v oblasti dat a AI, které poskytujeme

Přehled: Data a AI

Otázky k vývoji v technologii AI a strojové učení

V jakých odvětvích pracují vaši inženýři strojového učení?

U AI a datových produktů, kde je produktem model; ve fintechu pro detekci podvodů, úvěrové skórování a monitoring transakcí; v e-commerce a maloobchodu pro doporučení, řazení výsledků vyhledávání, předpovědi poptávky a stanovování cen; ve zdravotnictví pro analýzu lékařských snímků, klinický text a modely rizika pacientů; v reklamě a marketingových technologiích pro predikci prokliků, nabídky a modely publika; a u podnikových SaaS pro predikci odchodu zákazníků a funkce strojového učení uvnitř produktu.

Kolik dat potřebujeme na začátek?

Záleží spíš na problému než na počtu řádků. Prvním krokem je krátké posouzení toho, co máte: kolik historie, zda je označená a jak je čistá. Základní model postavený na těchto datech ukáže, zda je v nich signál, dřív než investujete do plného vývoje.

Trénujete vlastní modely, nebo používáte hotové služby AI?

Obojí. Tam, kde cloudová služba pro vidění, řeč nebo dokumenty už dosahuje potřebné přesnosti, ji integrujeme, protože vlastní trénink by stál víc za malý přínos. Vlastní modely trénujeme, když vaše data, cílová přesnost nebo cena za predikci přesahují to, co tyto služby nabízejí.

Můžete přidat model do naší stávající aplikace v .NET nebo Java?

Ano. Model může běžet jako vlastní API, které vaše aplikace volá, nebo se exportuje do ONNX a spouští uvnitř aplikace pomocí ONNX Runtime, který má knihovny pro .NET a Java. Druhá varianta se obejde bez síťového volání a samostatné služby, kterou je třeba provozovat.

Jak rychle mohou nastoupit inženýři strojového učení?

Když je k dispozici ten pravý inženýr strojového učení, začátek brzdí jen váš pohovor, NDA a převod práv duševního vlastnictví. Jinak vedeme hledání, které obvykle přinese profily kandidátů do dvou až tří týdnů, a nikdo nenastoupí, dokud neřeknete ano.

Jak probíhá najímání přes BigTree108 (role: inženýři strojového učení)?

Řekněte nám, jakou práci, jakou seniority a kolik hodin potřebujete. Navrhneme jednoho nebo dva lidi s jejich profily, pohovoříte s nimi stejně jako s vlastním zaměstnancem a podepíšete jednu smlouvu s BIG TREE 108 LLC a budete dostávat jednu fakturu měsíčně.

Komu patří práce, kterou vytvářejí?

Vám. Každý specialista má podepsanou smlouvu s BigTree108, která převádí všechny výsledky práce na společnost, a naše smlouva s vámi je převádí dál. Kód, návrhy a dokumenty se dodávají do vašich vlastních repozitářů a nástrojů, ne do míst, kde je můžeme měnit jen my.

Máte problém, který má vyřešit strojové učení?

Napište nám, co chcete předpovídat, detekovat, doporučovat nebo rozpoznávat a jaká data máte. Odpověď dostanete do jednoho pracovního dne: plán posouzení, profily kandidátů nebo doporučení, kde začít.

Napište na hello@bigtree108.comJak odpovídáme