Разработка моделей ИИ

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

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

формат работы

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.
Наши проекты

«Полигония»: Революционный подход к оценке стоимости бриллиантов и картин

Немного цифр
занимаемся разработкой приложений и автоматизацией бизнес-процессов
с 2017 года
за это время смогли добиться признания и топовых позиций в отраслевых рейтингах
реализованных проектов
50+
средняя оценка рейтинга Clutch
5.0
в ТОП веб-разработки Казахстана
1
в ТОП мобильной разработки Казахстана
место
1
место

И это не просто цифры —

это гарантия достижения ваших ЦЕЛЕЙ!

Отзывы о работе с нами
за время всей своей деятельности, мы получили большое количество положительных отзывов и писем благодарности
Евгения Вербицкая
менеджер по коммуникациям, некоммерческая организация
«Все проблемы были решены своевременно и профессионально»
Sailet успешно создала функциональный веб-сайт и руководила клиентом на каждом этапе проекта, а также провела обучение для обеспечения успеха проекта. Команда организовала встречи для предоставления обновлений хода выполнения и отчетов, демонстрируя прозрачный и непринужденный рабочий процесс. Они были доступными и оперативными.
5,0
Хотите больше отзывов о нас и нашей работе?
Михаил Ермолаев
Управляющий партнер, GAB
«Я оценил их готовность решать все наши проблемы любой сложности»
Клиент похвалил сайт за то, что он отвечает их потребностям с точки зрения функциональности и эффективности. Гибкий и ориентированный на клиента, Sailet эффективно общался и быстро решал все вопросы и озабоченности. Они использовали свой опыт для предоставления оптимальных решений проблем любой сложности.
5,0
Asqar Tur
Технический директор, Метоши
«Их команда выполнила всю работу за короткое время и внесла все правки как можно быстрее»
Благодаря Sailet компания смогла улучшить свое цифровое присутствие и сделать свой криптопроект более заметным. Команда была очень креативной и гибкой, а внутренние заинтересованные стороны были особенно впечатлены их инновационным подходом к процессу проектирования.
5,0
Ренат Кашапов
Основатель BeBetter Consulting
«Sailet превзошел мои ожидания»
Работа Sailet оптимизировала коучинговые мероприятия клиентов и повысила вовлеченность аудитории. Инструмент был высоко оценен за его простой и удобный интерфейс. Они выполнили работу с опережением графика и в рамках бюджета, и они были коммуникабельны на протяжении всего процесса.
5,0
Михаил Волков
Глава отдела цифровых технологий WWF России
«Команда всегда была готова работать сверхурочно, чтобы уложиться в срок»
В результате этого сотрудничества клиент приобрел 70 000 новых контактов, что на 50% больше по сравнению с предыдущим годом. Коэффициент конверсии также составил 30%. Команда последовательно общалась и делала все возможное, чтобы удовлетворить потребности клиента — они работали сверхурочно, чтобы уложиться в все сроки.
5,0
Нам доверяют
Часто задаваемые вопросы
Есть проект?
мы готовы обсудить все детали