Przejdź do treści
BigTree108

Usługi tworzenia rozwiązań AI i uczenia maszynowego

Tworzenie rozwiązań AI i uczenia maszynowego: modele predykcyjne i prognozowanie, wykrywanie nadużyć i scoring ryzyka, systemy rekomendacji, computer vision, przetwarzanie języka naturalnego i rozpoznawanie mowy, trenowane na Państwa danych i utrzymywane na produkcji z MLOps, z dedykowanymi inżynierami uczenia maszynowego w Państwa zespole lub projektem uczenia maszynowego wykonanym kompleksowo.

Co budujemy w AI i uczenie maszynowe

  • Modele predykcyjne i prognozowanie

    Prognozy popytu i sprzedaży, przewidywanie odejść klientów i wartości klienta w czasie oraz scoring leadów na podstawie Państwa własnej historii, z LightGBM, XGBoost lub CatBoost na danych tabelarycznych oraz statsforecast lub wstępnie wytrenowanymi modelami szeregów czasowych, takimi jak Chronos i TimesFM, każdy mierzony względem prostego punktu odniesienia, zanim trafi na produkcję.

  • Wykrywanie nadużyć i scoring ryzyka

    Nadużycia transakcyjne, przejęcia kont i alerty antyprania pieniędzy oraz oceny ryzyka kredytowego i płatniczego serwowane w czasie rzeczywistym z feature store, z progami dostrojonymi do kosztu fałszywego alarmu dla Państwa analityków i każdą oceną wyjaśnianą cecha po cesze za pomocą SHAP.

  • Rekomendacje i ranking wyników wyszukiwania

    Rekomendacje produktów, treści i next-best-action z wyszukiwaniem two-tower i modelem rankingowym na wierzchu, wyniki wyszukiwania ponownie szeregowane za pomocą learning to rank oraz każda zmiana oceniana w teście A/B na kliknięciach, konwersji lub przychodzie, a nie samych wynikach offline.

  • Computer vision

    Klasyfikacja, wykrywanie obiektów, segmentacja i OCR w PyTorch, dostrajane z modeli wstępnie wytrenowanych, takich jak Ultralytics YOLO, vision transformers i Segment Anything, na Państwa oznaczonych obrazach i eksportowane do ONNX Runtime, TensorRT lub Core ML, gdy model musi działać na urządzeniu.

  • Przetwarzanie języka naturalnego

    Klasyfikacja tekstu, ekstrakcja encji, sentyment i podobieństwo semantyczne z dostrojonymi modelami transformer z Hugging Face, po angielsku, ukraińsku i w innych językach, gdzie mały model hostowany u Państwa jest szybszy i tańszy na dokument niż wywołanie dużego modelu językowego.

  • Mowa i dźwięk

    Rozpoznawanie mowy z Whisper lub NVIDIA Parakeet dostosowane do Państwa słownictwa i akcentów, diaryzacja mówców z pyannote, transkrypcja i analityka rozmów dla contact center oraz synteza mowy, w trybie wsadowym lub strumieniowym.

  • Modele reklamowe i cenowe

    Przewidywanie kliknięć i konwersji, optymalizacja stawek, modele uplift pokazujące, których klientów kampania faktycznie zmienia, segmentacja klientów i dynamiczne ceny, każde testowane w kontrolowanym eksperymencie, zanim zacznie sterować wydatkami.

  • Potoki trenowania i MLOps

    Trenowanie, ewaluacja i rejestracja jako potok w MLflow 3, Kubeflow, Azure Machine Learning, SageMaker AI, Gemini Enterprise Agent Platform (następcy Vertex AI) lub Databricks, z danymi wersjonowanymi w DVC lub tabelach Delta, tak że każdy model na produkcji można prześledzić do kodu, danych i parametrów.

  • Serwowanie i monitoring modeli

    Modele serwowane za FastAPI, BentoML, NVIDIA Dynamo-Triton (dawniej Triton Inference Server) lub KServe albo uruchamiane wewnątrz aplikacji .NET lub Java z ONNX Runtime, z dryfem i jakością predykcji obserwowanymi w Evidently oraz ponownym trenowaniem, gdy dokładność spada poniżej progu uzgodnionego z Państwem.

Zatrudnienie: inżynierowie uczenia maszynowego

  • Dedykowani inżynierowie uczenia maszynowego

    Inżynierowie uczenia maszynowego dołączają do Państwa zespołu na pełny etat, pracują w Państwa repozytoriach, trackerze i na spotkaniach oraz podlegają Państwa liderowi. Państwo przeprowadzają rozmowy kwalifikacyjne, a my bierzemy na siebie ukraińską umowę, wynagrodzenia, fakturowanie i urlopy.

  • Realizacja projektów w AI i uczenie maszynowe

    Zespół, który prowadzi projekt w AI i uczenie maszynowe od zakresu do wydania: wycena, wytworzenie, testy i wdrożenie, z liderem technicznym po naszej stronie, który odpowiada za plan i jakość.

  • Utrzymanie i przejmowanie systemów w AI i uczenie maszynowe

    Istniejący system w AI i uczenie maszynowe, przejęty od innego zespołu lub utrzymywany w działaniu: najpierw przegląd bez zmian w systemie i pisemna lista ryzyk, następnie poprawki i nowe funkcje w kolejności według wpływu.

Strona o dedykowanym zespole wyjaśnia, jak specjaliści dołączają do Państwa zespołu, a strona o outsourcingu opisuje realizację projektów, przejęcia i sposób rozliczania.

Kto pracuje nad Państwa projektem w AI i uczenie maszynowe

  • Inżynierowie uczenia maszynowego

    Modele, ewaluacja, serwowanie i MLOps

  • Data scientiści

    Formułowanie problemu, eksperymenty i statystyka

  • Inżynierowie danych

    Dane treningowe i potoki cech

  • Inżynierowie Python, .NET i Java

    Usługi i aplikacje, które wywołują model

  • Inżynierowie QA

    Automatyzacja testów dla funkcji opartych na modelach

Model wytrenowany czy model językowy

Model wytrenowany na Państwa własnej historii pasuje do danych strukturalnych z jasnym celem: liczby do prognozowania, klasy do przewidzenia, wartości odstającej do wychwycenia, elementu do polecenia. Jest tani w przeliczeniu na predykcję, jego wyniki można wyjaśnić cecha po cesze i poprawia się wraz z gromadzeniem oznaczonych danych. Duży model językowy pasuje do tekstu, dokumentów i rozmowy, gdzie brakuje oznaczonych przykładów, a wynikiem jest język. Wiele produktów używa obu, a my rekomendujemy jedno z nich dla każdego problemu.

Tak czy inaczej praca zaczyna się od punktu odniesienia i zestawu ewaluacyjnego uzgodnionego z Państwem, więc model musi pokonać coś mierzalnego, zanim trafi na produkcję. Przebiegi trenowania są powtarzalne na podstawie wersji kodu i danych, testy działają w potoku, a dane treningowe pozostają na Państwa koncie w chmurze, przy czym dane osobowe są pseudonimizowane przed użyciem.

Pozostałe usługi z zakresu danych i AI, które świadczymy

Dane i AI: przegląd

Pytania o tworzenie oprogramowania w AI i uczenie maszynowe

W jakich branżach pracują Państwa inżynierowie uczenia maszynowego?

W produktach AI i danych, gdzie modelem jest sam produkt; w fintech, przy wykrywaniu nadużyć, scoringu kredytowym i monitorowaniu transakcji; w e-commerce i handlu detalicznym, przy rekomendacjach, rankingu wyszukiwania, prognozowaniu popytu i cenach; w ochronie zdrowia, przy analizie obrazów medycznych, tekstach klinicznych i modelach ryzyka pacjentów; w reklamie i martech, przy przewidywaniu kliknięć, licytacji i modelach odbiorców; oraz w enterprise SaaS, przy przewidywaniu odejść klientów i funkcjach uczenia maszynowego wewnątrz produktu.

Ile danych potrzebujemy na start?

To zależy bardziej od problemu niż od liczby wierszy. Pierwszym krokiem jest krótka ocena tego, czym Państwo dysponują: ile jest historii, czy jest oznaczona i jak czysta. Model bazowy zbudowany na tych danych pokazuje, czy sygnał istnieje, zanim zainwestują Państwo w pełną budowę.

Czy trenują Państwo własne modele, czy korzystają z gotowych usług AI?

Jedno i drugie. Tam, gdzie chmurowa usługa wizyjna, mowy lub dokumentów osiąga już potrzebną dokładność, integrujemy ją, bo trenowanie własnego modelu kosztowałoby więcej przy niewielkim zysku. Własne modele trenujemy, gdy Państwa dane, cel dokładności lub koszt predykcji wykraczają poza to, co oferują te usługi.

Czy mogą Państwo dodać model do naszej istniejącej aplikacji .NET lub Java?

Tak. Model może działać jako osobne API wywoływane przez aplikację albo zostać wyeksportowany do ONNX i uruchamiany wewnątrz aplikacji z ONNX Runtime, który ma biblioteki dla .NET i Java. To drugie rozwiązanie oszczędza wywołanie sieciowe i osobną usługę do utrzymania.

Jak szybko mogą zacząć inżynierowie uczenia maszynowego?

Gdy odpowiedni inżynier uczenia maszynowego jest dostępny, o terminie startu decydują wyłącznie Państwa rozmowa oraz NDA i przeniesienie praw własności intelektualnej. W przeciwnym razie prowadzimy poszukiwania, które zwykle dają profile kandydatów w ciągu dwóch do trzech tygodni, a nikt nie zaczyna pracy, dopóki Państwo nie powiedzą „tak”.

Jak wygląda zatrudnienie przez BigTree108: inżynierowie uczenia maszynowego?

Prosimy o informację o zakresie pracy, poziomie doświadczenia i potrzebnych godzinach. Proponujemy jedną lub dwie osoby wraz z ich profilami, Państwo przeprowadzają z nimi rozmowy tak, jak z własnym kandydatem, podpisują jedną umowę z BIG TREE 108 LLC i otrzymują jedną fakturę miesięcznie.

Do kogo należy praca, którą wykonują?

Do Państwa. Każdy specjalista ma podpisaną z BigTree108 umowę, która przenosi wszystkie rezultaty pracy na spółkę, a nasza umowa z Państwem przenosi je dalej. Kod, projekty i dokumenty są przekazywane do Państwa własnych repozytoriów i narzędzi, a nie przechowywane tam, gdzie zmieniać je możemy tylko my.

Mają Państwo problem uczenia maszynowego do rozwiązania?

Prosimy opisać, co chcą Państwo przewidywać, wykrywać, rekomendować lub rozpoznawać i jakimi danymi Państwo dysponują. Odpowiedź otrzymają Państwo w ciągu jednego dnia roboczego: plan oceny, profile kandydatów lub rekomendację, od czego zacząć.

E-mail: hello@bigtree108.comJak odpowiadamy