Udvikling af AI og machine learning
Udvikling af AI og machine learning: prædiktive modeller og prognoser, afsløring af svindel og risikoscoring, anbefalingssystemer, computer vision, natural language processing og talegenkendelse, trænet på jeres data og holdt i produktion med MLOps, med dedikerede machine learning-ingeniører til jeres team eller et machine learning-projekt leveret fra start til slut.
Det bygger vi med AI og machine learning
Prædiktive modeller og prognoser
Efterspørgsels- og salgsprognoser, forudsigelser af frafald og kundelivstidsværdi og lead scoring ud fra jeres egen historik, med LightGBM, XGBoost eller CatBoost på tabeldata og statsforecast eller fortrænede tidsseriemodeller som Chronos og TimesFM, hver målt mod en simpel baseline, før den leveres.
Afsløring af svindel og risikoscoring
Transaktionssvindel, kontoovertagelse og alarmer om hvidvask samt kredit- og betalingsrisikoscorer serveret i realtid fra en feature store, med tærskler tunet til, hvad en falsk alarm koster jeres gennemgangsmedarbejdere, og hver score forklaret feature for feature med SHAP.
Anbefalinger og rangering af søgeresultater
Anbefalinger af produkter, indhold og next best action med two-tower retrieval og en rangeringsmodel ovenpå, søgeresultater re-rangeret med learning to rank og hver ændring bedømt i en A/B-test på klik, konvertering eller omsætning frem for alene på offline-scorer.
Computer vision
Klassificering, objektdetektion, segmentering og OCR i PyTorch, finjusteret fra fortrænede modeller som Ultralytics YOLO, vision transformers og Segment Anything på jeres mærkede billeder og eksporteret til ONNX Runtime, TensorRT eller Core ML, når modellen skal køre på en enhed.
Natural language processing
Tekstklassificering, udtræk af entiteter, stemning og semantisk lighed med finjusterede transformer-modeller fra Hugging Face, på engelsk, ukrainsk og andre sprog, hvor en lille model, I selv hoster, er hurtigere og billigere pr. dokument end et kald til en stor sprogmodel.
Tale og lyd
Talegenkendelse med Whisper eller NVIDIA Parakeet tilpasset jeres ordforråd og accenter, taleropdeling med pyannote, transskribering og analyse af opkald til contact centre og tekst-til-tale, i batch eller streaming.
Modeller til annoncering og prissætning
Forudsigelse af klikrate og konvertering, budoptimering, uplift-modeller, der viser, hvilke kunder en kampagne faktisk påvirker, kundesegmentering og dynamisk prissætning, hver testet i et kontrolleret eksperiment, før den styrer budgettet.
Trænings-pipelines og MLOps
Træning, evaluering og registrering som en pipeline i MLflow 3, Kubeflow, Azure Machine Learning, SageMaker AI, Gemini Enterprise Agent Platform (efterfølgeren til Vertex AI) eller Databricks, med data versioneret i DVC eller Delta-tabeller, så hver model i produktion kan spores til sin kode, sine data og sine parametre.
Model serving og overvågning
Modeller serveret bag FastAPI, BentoML, NVIDIA Dynamo-Triton (tidligere Triton Inference Server) eller KServe eller kørt inde i en .NET- eller Java-applikation med ONNX Runtime, med drift og forudsigelseskvalitet overvåget i Evidently og en gentræningskørsel, når nøjagtigheden falder under den grænse, der er aftalt med jer.
Ansæt machine learning-ingeniører
Dedikerede machine learning-ingeniører
Machine learning-ingeniører, der indgår i jeres team på fuld tid, arbejder i jeres repositories, tracker og møder og rapporterer til jeres leder. I interviewer dem; vi står for den ukrainske kontrakt, lønudbetalingen, faktureringen og ferie og orlov.
Levering af AI og machine learning-projekter
Et team, der fører AI og machine learning-projektet fra afgrænsning til release: estimering, udvikling, tests og udrulning, med en teknisk leder hos os, der ejer planen og kvaliteten.
Support og overtagelse af AI og machine learning
Et eksisterende AI og machine learning-system, der overtages fra et andet team eller holdes kørende: først en skrivebeskyttet gennemgang og en skriftlig liste over risici, derefter rettelser og nye funktioner i rækkefølge efter betydning.
Siden om dedikerede teams forklarer, hvordan specialister indgår i jeres team, og siden om outsourcing beskriver projektleverance, overtagelser og hvordan vi tager betaling.
Hvem arbejder på jeres AI og machine learning-projekt
Machine learning-ingeniører
Modeller, evaluering, serving og MLOps
Data scientists
Problemformulering, eksperimenter og statistik
Dataingeniører
Træningsdata og feature-pipelines
Python-, .NET- og Java-udviklere
De tjenester og applikationer, der kalder modellen
QA-ingeniører
Testautomatisering af funktioner, der bygger på modeller
Trænet model eller sprogmodel
En model trænet på jeres egen historik passer til strukturerede data med et klart mål: et tal, der skal prognosticeres, en klasse, der skal forudsiges, en outlier, der skal fanges, et element, der skal anbefales. Den er billig pr. forudsigelse, dens resultater kan forklares feature for feature, og den bliver bedre, efterhånden som mærkede data samler sig. En stor sprogmodel passer til tekst, dokumenter og samtale, hvor mærkede eksempler er sjældne, og outputtet er sprog. Mange produkter bruger begge dele, og vi anbefaler én pr. problem.
Uanset hvad starter arbejdet med en baseline og et evalueringssæt aftalt med jer, så en model skal slå noget målbart, før den leveres. Træningskørsler kan gentages ud fra kode- og dataversioner, tests kører i pipelinen, og træningsdata bliver i jeres cloudkonto, med personoplysninger pseudonymiseret, før de bruges.
Andre data- og AI-ydelser, vi leverer
Data engineering
Data engineering: ETL-pipelines, Spark, dbt og streaming, data warehouses og lakehouses i Snowflake, Databricks, BigQuery, Redshift og Microsoft Fabric, med dedikerede data engineers eller projektleverance.
Dataanalyse og Power BI
Dataanalyse og Power BI: dashboards i Power BI, Tableau og Looker, produktanalyse, A/B-test, finansiel rapportering og marketingrapportering, med dedikerede dataanalytikere og BI-udviklere eller projektleverance.
Databaseudvikling
Databaseudvikling og -administration: skemadesign, tuning af forespørgsler, migreringer og sikkerhedskopier i SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Oracle og MongoDB, med dedikerede databaseudviklere og DBA'er eller projektleverance.
Computer vision-udvikling
Computer vision-udvikling: objektdetektion, visuel inspektion, OCR, videoanalyse, medicinsk billeddannelse og modeller på edge-enheder, med dedikerede computer vision-ingeniører eller projektleverance.
Dataannotering
Dataannotering og labelling til AI: labelling af billeder, video, tekst, lyd og LiDAR, RLHF og evalueringsdata, med kvalitetskontrol af hvert batch, fra dedikerede dataannotatorer eller projektleverance.
MLOps
MLOps og rådgivning: ML-platforme, CI/CD til modeller, model registries, serving og autoskalering, GPU-infrastruktur, overvågning af drift og LLMOps, med dedikerede MLOps-ingeniører eller projektleverance.
Databricks-udvikling
Databricks-udvikling og -rådgivning: opsætning af lakehouse, pipelines i Lakeflow, Unity Catalog, migreringer, AI/BI, machine learning og omkostningskontrol, med dedikerede Databricks-ingeniører eller projektleverance.
Snowflake-udvikling
Snowflake-udvikling og -rådgivning: design af warehouse, indlæsning med Snowpipe og Openflow, dbt, migreringer, Cortex AI, sikkerhed og omkostningskontrol, med dedikerede Snowflake-udviklere eller projektleverance.
Kafka og event streaming
Apache Kafka-udvikling og -rådgivning: event-drevet arkitektur, Kafka Connect og Debezium, Flink og Kafka Streams, Confluent Cloud, MSK og Event Hubs, med dedikerede Kafka-ingeniører eller projektleverance.
Workflow-automatisering
Workflow- og AI-automatisering: flows i n8n, Make, Zapier og Power Automate, AI-agenter i workflows, automatisering af CRM, økonomi og dokumenter, med dedikerede automatiseringsudviklere eller projektleverance.
Spørgsmål om AI og machine learning-udvikling
Hvilke brancher arbejder jeres machine learning-ingeniører i?
AI- og dataprodukter, hvor modellen er produktet; fintech til afsløring af svindel, kreditscoring og transaktionsovervågning; e-handel og detail til anbefalinger, rangering af søgeresultater, efterspørgselsprognoser og prissætning; sundhedssektoren til analyse af medicinske billeder, klinisk tekst og patientrisikomodeller; reklame- og marketingteknologi til klikforudsigelse, budgivning og målgruppemodeller; og enterprise SaaS til forudsigelse af frafald og machine learning-funktioner i produktet.
Hvor mange data har vi brug for for at komme i gang?
Det afhænger mere af problemet end af et antal rækker. Det første trin er en kort vurdering af, hvad I har: hvor meget historik, om den er mærket, og hvor ren den er. En baseline-model bygget på de data viser, om signalet er der, før I investerer i en fuld opbygning.
Træner I egne modeller eller bruger I færdige AI-tjenester?
Begge dele. Hvor en cloudtjeneste til billeder, tale eller dokumenter allerede når den nøjagtighed, I har brug for, integrerer vi den, fordi egen træning ville koste mere for lidt gevinst. Vi træner egne modeller, når jeres data, jeres nøjagtighedsmål eller jeres pris pr. forudsigelse går ud over, hvad de tjenester tilbyder.
Kan I tilføje en model til vores eksisterende .NET- eller Java-applikation?
Ja. Modellen kan køre som sit eget API, som jeres applikation kalder, eller eksporteres til ONNX og køre inde i applikationen med ONNX Runtime, som har .NET- og Java-biblioteker. Den anden mulighed undgår et netværkskald og en separat tjeneste at drive.
Hvor hurtigt kan machine learning-ingeniører starte?
Når den rette machine learning-ingeniør er tilgængelig, afhænger starten kun af jeres samtale samt NDA og overdragelse af IP-rettigheder. Ellers gennemfører vi en søgning, som typisk giver kandidatprofiler inden for to til tre uger, og ingen starter, før I har sagt ja.
Hvordan ansætter vi machine learning-ingeniører gennem BigTree108?
Fortæl os om opgaverne, erfaringsniveauet og det timetal, I har brug for. Vi foreslår en eller to personer med deres profiler, I interviewer dem på samme måde, som I ville interviewe jeres egen medarbejder, og I underskriver én aftale med BIG TREE 108 LLC og modtager én faktura om måneden.
Hvem ejer det arbejde, de producerer?
Det gør I. Hver specialist har en underskrevet kontrakt med BigTree108, som overdrager alt arbejdsresultat til virksomheden, og vores aftale med jer overdrager det videre til jer. Kode, designs og dokumenter leveres ind i jeres egne repositories og værktøjer og opbevares ikke et sted, hvor kun vi kan ændre dem.
Har I et machine learning-problem, der skal løses?
Fortæl os, hvad I vil forudsige, afsløre, anbefale eller genkende, og hvilke data I har. I får svar inden for én arbejdsdag: en plan for en vurdering, kandidatprofiler eller en anbefaling om, hvor I skal starte.