Дані є, користі немає
Компанія роками накопичує дані про клієнтів, продажі чи операції, але рішення досі ухвалюються на досвіді й інтуїції.
Machine Learning
Моделі, що працюють у продакшені
Розробляємо ML-моделі під конкретну бізнес-метрику й доводимо їх до продакшену, а не до красивого звіту.
Правила вже не справляються
Ручні правила для скорингу, ціноутворення чи виявлення шахрайства розрослися до сотень винятків і дедалі частіше помиляються.
Моделі не дійшли до продакшену
Експерименти з ML були, але моделі залишилися в ноутбуках аналітиків і не інтегровані в продукт чи процеси.
Постановка задачі: бізнес-метрика, базовий рівень, критерії успіху
Аудит даних: обсяг, якість, пропуски й доступність
Підготовка даних і формування ознак для моделі
Розробка й порівняння моделей з прозорою оцінкою якості
Розгортання моделі як сервісу з API для ваших систем
Моніторинг якості моделі й дрейфу даних після запуску
Документація й передача моделі вашій команді
ПРОЦЕС
[ 01 ]безкоштовно · 30 хвилин
[ 02 ]14 робочих днів
[ 03 ]залежить від обсягу
[ 04 ]ongoing, щомісячний цикл
Від запиту до результату
[ 01 ]безкоштовно · 30 хвилинClarity Session
Розбираємо задачу й дані, які вже є. Результат — оцінка, чи здатне ML дати тут ефект. Без продажу послуг.
[ 02 ]14 робочих днівАудит даних і PoC
Аналізуємо дані й будуємо першу модель. Отримуєте реальну якість на ваших даних і оцінку ефекту.
[ 03 ]залежить від обсягуРозробка і розгортання
Доводимо модель до продакшену, інтегруємо з вашими системами й порівнюємо з поточним підходом.
[ 04 ]ongoing, щомісячний циклМоніторинг і розвиток
Стежимо за якістю, перенавчаємо модель на нових даних і покращуємо її за бізнес-метрикою.
Часті запитання
та відповіді до них
Чим Machine Learning відрізняється від Data Science?+
Data Science — це дослідження даних: знайти закономірності, перевірити гіпотези, відповісти на бізнес-питання. Machine Learning — побудова моделей, які автоматично ухвалюють рішення чи роблять прогнози в продукті або процесі. Часто Data Science іде першим і показує, де модель дасть ефект, а ML доводить її до роботи.
Скільки даних потрібно для ML?+
Залежить від задачі. Для прогнозу попиту потрібна історія за кілька сезонів, для класифікації — достатньо розмічених прикладів кожного класу. Ми не беремося будувати модель на даних, яких явно замало, і кажемо про це після аудиту, а не після розробки.
Чим ML краще за правила, які в нас уже є?+
Не завжди краще. Якщо правила прості й працюють, ML додасть складності без користі. ML виграє, коли факторів багато, взаємозв'язки неочевидні, а правила вже не встигають за змінами. Ми завжди порівнюємо модель з поточним підходом на тих самих даних.
Що буде з моделлю через рік?+
Без підтримки її якість поступово знижується, бо змінюються клієнти, ринок і дані. Тому ми налаштовуємо моніторинг якості й дрейфу даних, а перенавчання закладаємо в процес. Модель — це продукт, який потребує обслуговування, а не разовий проєкт.
ОСТАННІЙ КРОК ДО СИСТЕМИГотові перетворити
Готові перетворити
ріст на закономірність?
Почнемо з безкоштовної 30-хвилинної Clarity Session.
