Разработка ML-систем на заказ

Создаем ML-модели и системы на основе данных для решения конкретных задач вашего бизнеса. Берем на себя ответственность за качество, сроки и результат.

Полный цикл от разработки до внедрения ML

Получить КП

Разработка ML-систем для любой отрасли

Алгоритмов машинного обучения используют крупные компании и стартапы из самых разных областей — там, где нужно работать с большими объёмами данных, автоматизировать решения и строить точные прогнозы.

Ритейл и Ecommerce

Веб и мобильные приложения

Медицина

Маркетинг

Производство

Логистика и транспорт

Почему выбирают ИТ-Имплант для ML-проектов

Мы не предлагаем использовать нейросети там, где справится обычная логистическая регрессия. Выбрать правильный алгоритм — значит сэкономить бюджет и время. Мы подбираем методы под задачи, а не наоборот.
Исходные данные редко бывают готовы к обучению. Предварительная обработка данных, обработка пропущенных значений, кодирование категориальных признаков, отбор признаков — каждый шаг влияет на итоговое качество модели. Мы умеем правильно подготавливать данные.
Сбор данных, разработка функций, моделей, тестирование, интеграция, сопровождение — все в одних руках. Не нужно координировать работу разных подрядчиков и выяснять, кто отвечает за результат.
Заказчик видит метрики, результаты экспериментов и статусы задач. Мы работаем в среде Jupyter Notebook с воспроизводимыми экспериментами — любой этап процесса разработки можно проверить и воспроизвести.
Обученная модель требует мониторинга: данные меняются, производительность модели снижается. Мы обеспечиваем дообучение на новых данных, мониторинг в режиме реального времени и при необходимости повышаем качество модели.

Нам доверяют крупные компании

Среди наших клиентов — компании из финансов, ритейла, производства и других отраслей. Создаём решения для бизнеса любого масштаба.

Узнали себя? Это решаемо.

Представьте: в компании накоплены большие массивы данных, но они не работают на бизнес. Именно здесь machine learning даёт реальный результат.

Данных много — пользы нет

Базы данных разрастаются, отчеты формируются вручную, а решения принимаются интуитивно. Алгоритмов машинного обучения достаточно, чтобы превратить исходные данные в точные прогнозы и автоматические выводы — быстро и без участия человека.

Рутина отнимает у команды ресурсы

Классификация обращений, фильтрация спама, проверка качества на производстве, обработка документов — задачи, которые сотрудники решают вручную снова и снова. Это прямые потери времени и денег, которые может устранить модель машинного обучения.

Прогнозы на данных, а не на опыте

Прогнозирование спроса, отток клиентов, вероятность поломки оборудования — все это с высокой точностью предсказывает обученная модель. Без нее бизнес продолжает действовать методом проб и ошибок, теряя деньги там, где их можно было бы сохранить.

Непонятно, с чего начать

Машинное обучение кажется сложным: Python, numpy, pandas, обучающая выборка, гиперпараметры. На практике можно начать с четкого определения задачи и подбора подходящего набора данных — остальное мы берем на себя.

Консультация от эксперта по вашему проекту

Оставьте заявку — расскажите о задаче, и наш специалист свяжется с вами, чтобы оценить проект, определить необходимые данные и предложить оптимальный подход к разработке ML-системы.

Как мы думаем о каждом ML-проекте

Расширяем возможности бизнеса

Задача до алгоритма

Прежде чем выбрать модель, мы тратим время на то, чтобы понять суть бизнес-задачи: что мы прогнозируем, как измеряем успех, достаточно ли у нас данных. Это позволяет не тратить бюджет на слишком сложные решения там, где справится простое дерево решений.

Данные — это не сырье, а продукт

Предварительная обработка данных, создание новых признаков, работа с данными разного типа — это не технический формализм, а часть процесса создания ценности. Качество данных определяет качество модели в большей степени, чем выбор алгоритма.

Воспроизводимость — стандарт работы

Фиксируется весь процесс разработки: наборы данных, параметры обучения, результаты экспериментов. Интерактивная среда Jupyter Notebook позволяет воспроизвести любой этап и независимо проверить результаты.

Один подрядчик — вся ответственность на нем

Аналитика, разработка, обучение и тестирование, интеграция и сопровождение — все в одних руках. Не нужно связываться с тремя командами и выяснять, кто отвечает за конечный результат.

Простую модель — первой

Начинаем с базовых алгоритмов: они быстро обучаются, легко интерпретируются и задают baseline. Более сложные модели подключаем только тогда, когда это реально улучшить метрики на практике, а не просто выглядит красиво.

Аутстаффинг — когда нужны люди, а не проект

Если у вас уже есть команда и налаженные процессы, мы предоставим опытных ML-инженеров, специалистов по анализу данных и разработчиков уровня Middle+ и Senior. Специалисты органично впишутся в вашу структуру без лишних менеджеров и навязанных методологий.

После запуска — не уходим

Обученная модель требует внимания: данных становится больше, распределение меняется, точность снижается. Обеспечиваем мониторинг производительности модели и дообучение на новых данных — это часть нашей работы, а не отдельная услуга.

Стек — под задачу, не по привычке

Python — самый популярный язык программирования для ML, но внутри него множество инструментов: scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, CatBoost. Выбираем библиотеки под конкретной задачи, а не используем один стек для всего подряд.

Прозрачные сроки и зафиксированный результат

Сроки разработки, критерии качества модели и состав работ фиксируем в договоре. Если что-то меняется в процессе — сообщаем первыми и согласовываем новый план. Никаких сюрпризов в финале.

Опыт в разработке, которому можно доверять

80+ проектов
включая ML-системы, рекомендательные движки и платформы анализа данных для бизнеса из разных отраслей
10 лет на рынке
работаем с 2016 года, имеем глубокий опыт разработки моделей машинного обучения в языке Python и смежных инструментах
80+ технологий
Python, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, numpy pandas и многое другое; выбираем библиотеки под конкретной задачи
Только Middle+ / Senior
специалистов по машинному обучению с реальным опытом работы с данными в боевых условиях
2 формата работы
проект под ключ или аутстаффинг ML-разработчиков; выбирайте наиболее удобный вариант для вашей компании
100% ответственность
архитектура данных, качество модели и сроки разработки фиксируются в договоре до старта проекта

Этапы разработки модели машинного обучения

Процесс машинного обучения — это не линейная последовательность, а итеративный цикл. Рассмотрим каждый этап и его роль в получении результата.

Постановка задачи

Определяем тип задачи (классификации, регрессии, кластеризации), целевой переменной и метрики оценки качества. Анализируем наличие и качество данных. Результат — техническое задание и план проекта.

Сбор данных

Загрузка данных из баз данных и внешних источников, организация разметки при необходимости. Количество данных и их качество напрямую влияет на итоговую точность модели.

Предобработка данных

Включает очистку от ошибок, обработка пропущенных значений, кодирование категориальных признаков (label encoding), нормализацию числовых значений, снижение размерности при большом количестве признаков.

Feature engineering

Создание новых признаков из исходных данных, отбор признаков важных для модели, работы с табличными данными через numpy pandas. Этот этап часто даёт больший прирост качества, чем смена алгоритма.

Разработка и обучение

Обучение модели на обучающей выборке, подбор настроек модели, сравнение нескольких алгоритмов. Будем использовать scikit-learn, CatBoost, TensorFlow в зависимости от задачи.

Оценка модели и настройка

Оценка на тестовую выборки по выбранным метрикам качества, кросс-валидацию для надёжной оценки, настройки гиперпараметров через GridSearchCV. Если результаты неудовлетворительны — возвращаемся к предыдущему этапу.

Внедрение и интеграция

Разворачиваем обученную модель как API-сервис, интегрируем с существующими системами компании, настраиваем формат входных данных и выходных предсказания.

Мониторинг и сопровождение

Отслеживаем качество работы модели в реальном времени, проводим дообучение на новых данных по мере необходимости, улучшать метрики качества при накоплении достаточного объема данных.

Узнайте стоимость вашей ML-модели

Цены зависят от сложности проекта, объема данных и числа интеграций. Оставьте заявку — определим состав работ и подготовим коммерческое предложение с точными цифрами за один рабочий день.

Частые вопросы о разработке ML-систем

Что такое машинное обучение простыми словами?

Машинное обучение — это способ научить программу принимать решения на основе данных, а не жёстко прописанных правил. Модель обучается на примерах, а затем предсказывает результаты для новых данных. Например, система предсказывает, уйдёт ли клиент, основываясь на его поведении.

Какие данные нужны для начала работы над проектом?

Нужен набор данных, релевантных задаче: исторические данные о том, что вы хотите спрогнозировать. Важно качество данных и их количество — чем больше и точнее данных, тем лучше. На консультации мы поможем оценить, достаточно ли данных для решения конкретной задачи.

Сколько стоит разработка ML-модели?

Стоимость зависит от сложности задачи, объема данных и количества интеграций.

Нужен ли нам в штате специалист по анализу данных?

Нет. Мы берем на себя весь цикл работы: от постановки задачи до сопровождения системы в процессе эксплуатации. Если у вас уже есть команда, мы предоставим специалистов по машинному обучению на условиях аутстаффинга для усиления.

Как происходит внедрение ML-модели в наши системы?

Обученную модель мы развертываем в виде API, которое интегрируется с вашими существующими системами. Формат входных и выходных данных согласовывается на этапе проектирования. Поддержка после внедрения — часть нашей работы.

Как понять, что модель работает хорошо?

Оценка модели проводится на тестовой выборке по заранее выбранным метрикам: точность для задач классификации, среднеквадратическая ошибка или коэффициент детерминации для задач регрессии. Метрики качества и критерии приемки фиксируются в техническом задании — вы всегда знаете, что считается хорошим результатом.

Можно ли начать с малого — например, с пилотного проекта?

Да, это отличный способ проверить гипотезу и оценить потенциал машинного обучения для вашего бизнеса на практике.

Титова Ольга ML Team Lead

Задать вопрос