Данные лежат мертвым грузом
Компания собирает логи, но не использует их для бизнеса. Строим предиктивные аналитические модели.
Разработка классических моделей машинного обучения для скоринга, прогноза спроса, предсказания оттока клиентов и выстраивания персонализированных умных рекомендаций.
Компания собирает логи, но не использует их для бизнеса. Строим предиктивные аналитические модели.
Покупатели уходят с одной покупкой. Модель персональных рекомендаций поднимает вовлеченность и средний чек на 15-25%.
Избыток товаров на складе или дефицит. Строим модели прогнозирования временных рядов с учетом сезонности и праздников.
В стоимость каждого проекта заложены профессиональное ведение, фиксация требований, написание понятной ИТ-документации и страховой буфер.
Оценка качества, объема и репрезентативности ваших исторических файлов и БД.
Извлечение признаков (Feature Engineering), структурирование данных под обучение.
Обучение различных моделей, сравнение их метрик точности (R2, RMSE, ROC-AUC) на тестовом сете.
Упаковка модели в Docker-контейнер, написание быстрого REST-эндпоинта выдачи прогнозов.
Оценка качества работы модели на реальном трафике, настройка алертов при деградации точности.
Предоставление пользователям наиболее релевантных фильмов и сериалов с учетом их истории просмотров и бизнес-требований.
Автоматическая сортировка и глубокий анализ отзывов о зарядных станциях для электромобилей на основе трансформеров и LLM.
Наш технический лид свяжется с вами, проведет бриф за 15 минут в удобном формате и поможет рассчитать подробную смету проекта.