Разработка моделей ИИ

Обсудить проект

Увеличим продуктивность бизнеса с разработкой искусственного интеллекта (ИИ) от Sailet.

Создаём модели с нуля и интегрируем существующие для успеха вашего бизнеса.

формат работы

проектная разработка, почасовая разработка

стек технологий

PyTorch, Transformers, Pandas, Scikit-learn (Sklearn), XGBoost, Python, OpenCV, NLT, NumPy

В каких сферах может быть полезен ИИ?

Здравоохранение

Анализ медицинских карт, прогнозирование результатов, ускоренная разработка лекарств, более точная диагностика, наблюдение за пациентами и анализ клинических записей.

Финансы

Ускоренная обработка и принятие точных решений на основе данных, мониторинг состояния инфраструктуры и предсказывание поломок, планирование модернизации и прогнозирование пропускной способности.

Госучреждения

Анализ и оценка рисков, обнаружение фродовых схем, автоматизированная торговля и оптимизация обработки запросов.

Управление запасами и логистикой, предсказание потребности, визуальный поиск, индивидуальные предложения и системы рекомендаций.

E-commerce

Возможности искусственного интеллекта

Обработка и генерация текста

ИИ анализирует текст с помощью нейронных сетей. Разбивая его на единицы и анализируя контекст, после выбирает вероятные следующие слова или токены, создавая структурированное содержание.

Анализ и визуализация данных

При генерации происходит анализ пикселей для обнаружения паттернов и использование полученных данных в целях создания нового визуального контента с учётом заданных параметров.

Обработка и генерация картинок/видео

Сначала данные структурируются и фильтруются для обнаружения паттернов и трендов. Затем ИИ применяет статистические и математические методы для выявления взаимосвязей между данными и использует графику и диаграммы для визуализации, что помогает исследователям и принимающим решения более полно исследовать и использовать информацию.

01

02

03

Стек технологий

PyTorch

— гибкая и мощная библиотека глубокого обучения, позволяющая создавать и обучать нейронные сети.
Её динамический вычислительный граф обеспечивает легкость экспериментов с различными архитектурами моделей и методами оптимизации.

Transformers

— библиотека разработана для работы с моделями трансформеров, включая BERT, GPT и другие.
Она предоставляет готовые реализации и предобученные веса для широкого спектра задач обработки текста, таких как классификация, генерация и перевод.

Pandas

— это инструмент для анализа и манипулирования данными. Он позволяет эффективно импортировать, обрабатывать и агрегировать данные, что важно при предварительной обработке и подготовке данных для обучения моделей ИИ.

Scikit-learn (Sklearn)

— представляет собой библиотеку машинного обучения, включающую разнообразные алгоритмы для классификации, регрессии, кластеризации и многих других задач. Она обеспечивает простой интерфейс для создания, обучения и оценки моделей машинного обучения.

XGBoost

— это бустинговый фреймворк, который применяется для решения задач классификации и регрессии. Он обладает высокой производительностью и хорошей обобщающей способностью благодаря использованию ансамблей деревьев решений.

Python

— популярный язык программирования, часто используется для разработки различных аспектов и компонентов ИИ, включая обработку данных, создание и обучение моделей, а также взаимодействие с библиотеками глубокого обучения и анализа данных.

OpenCV

— библиотека компьютерного зрения, предоставляющая инструменты для обработки и анализа изображений и видео. Широко применяется в задачах Computer Vision, таких как распознавание объектов, сегментация изображений и детектирование лиц.

NLT (Natural Language Toolkit)

— библиотека для обработки естественного языка, предоставляющая инструменты для работы с текстовыми данными, токенизацию, стемминг и анализ синтаксиса.
Она активно используется в задачах обработки текста и NLP.

NumPy

— это библиотека для языка программирования Python, предоставляющая многомерные массивы и математические функции для работы с ними. Она является фундаментальной библиотекой в области научных вычислений и анализа данных, часто используется в разработке моделей машинного обучения и обработке данных.