Машинное обучение – преимущество вашего бизнес-процесса

Магия машинного обучения

Точкой отсчета в развитии машинного обучения считается историческое поражение Гарри Каспарова в матче против суперкомпьютера IBM “Deep Blue” в 1996 году. В том же году суперкомпьютер выиграл второй матч по шахматам в Нью-Йорке. Есть и другие примеры, демонстрирующие умелое использование данной технологии.

Сегодня EasyData берет существующие проверенные технологии и превращает их в новые инновационные.

Большинство наших стандартных библиотек по машинному обучению предназначены для понимания рукописных символов и трудночитаемого печатного текста, а также их сочетания, что, например, часто встречается в счетах-фактурах.

Наш рабочий процесс

Наш рабочий процесс строится в рамках науки о данных. Мы используем технологии Искусственного Интеллекта (ИИ) и машинного обучения. Это позволяет нам получать алгоритмы, которые будут обучаться самостоятельно, без участия операторов.

Но наша истинная цель – чтобы инженеры EasyData нашли наиболее оптимальную серию алгоритмов для наилучшего понимания и интерпретации вашей проблемы.

Глубокое обучение

Выяснив наиболее верный путь решения вашей проблемы, мы можем расширить машинное обучение до алгоритмов глубокого обучения. 

Глубокое обучение – это один из способов машинного обучения, но наполненное другими возможностями. Глубокое обучение может само определить, был ли прогноз верным и какие алгоритмы необходимо использовать.

Большинство моделей машинного обучения, которые мы используем, со временем дорабатываются и становятся лучше, в том числе с помощью отзывов от наших пользователей.

Опыт машинного обучения

Поскольку мы считаемся экспертами в данной области, нам предложили один интересный проект – анализ и распознавание текста на движущихся железнодорожных вагонах. 

Вы можете обратиться к нам с описанием вашей конкретной задачи, а мы приложим все силы к ее решению – весь наш опыт к вашим услугам!

Машинное обучение – это наука

Концепция, лежащая в основе машинного обучения – это написать такой программный код, который не будет вести себя
как запрограммированный. В последнее десятилетие машинное обучение помогло нам автоматизировать рабочие процессы,
распознавать тексты, осуществлять эффективный поиск в Интернете и многое другое. Все это изменило представление
инженеров-программистов и архитекторов автоматизации об автоматизации рабочих процессов.

Продолжайте изучать

Вы можете узнать много информации о мощных приложениях,
которые позволяют вам работать более эффективно и без ошибок.
Освободите для себя немного драгоценного времени с помощью простых решений,
которые могут быть запущены в облаке или локально.

Чем мы занимаемся

Мы предоставляем нашим клиентам инновационные технологии
на базе машинного обучения. EasyData открывает двери в мир
интеллектуального анализа данных, искусственного интеллекта и
статистического распознавания моделей на неведомых ранее уровнях
для малого и среднего бизнеса.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение – это невероятно полезный инструмент для анализа данных, выявления скрытой информации и прогнозирования будущих тенденций. Аналитическая модель строится через изучение системы. Однако не стоит путать машинное обучение с искусственным интеллектом – когда системы учатся автоматически на основе данных, самостоятельно выстраивают алгоритмы и принимать решения без участия человека.

Машинное обучение. Прошлое и будущее.

Современные технологии машинного обучения не сравнимы с алгоритмами машинного обучения на этапе зарождения технологии.

Термин “машинное обучение” был введен в 1959 году инженером IBM, пионером в области искусственного интеллекта Артуром Сэмюелом. 

Первая книга по теме машинного обучения под названием “The Mathematical Foundations of Learning Machines” (“Математические основы машинного обучения) была опубликована Нильсом Дж. Нильсоном в 1990 году. В этой книге, которая однажды обязательно станет библиографической редкостью, описано машинное обучение на основе классификационного подхода (классификации шаблонов?). На основании этих принципов в 1970х годах было разработано распознавание шаблонов, за которым последовали стратегии обучения на базе нейронных сетей для распознавания цифровых символов.

Машинное обучение – колыбель компьютерных наук, возможность для искусственного интеллекта обучаться самостоятельно на основе данных.

EasyData идет в ногу с последними научными тенденциями. Мы сотрудничаем с учеными и университетами по всему миру, в том числе предлагаем интересную работу для студентов.

Машинное обучение для вас

Каждая организация ориентируется на один и тот же принцип управления бизнесом и на накопление большого объема информации. 

Предположим, у вас есть комплект документов, соответствующих регламенту GDPR (General Data Protection Regulation – Общий регламент защиты персональных данных), которые необходимо классифицировать и обработать. Наша цель – дать вам четкие ответы по окупанию инвестиций. Представьте себе возможность автоматизировать задачи, используя модели, которые могут анализировать сложные данные и предоставлять результат в разных видах: возможности для автоматизации рабочего процесса, отчеты в Excel формате или доступной онлайн панели управления для наглядного представления, какие действия вам необходимо предпринять, чтобы получить пользу для своей организации. Это ваша инвестиция в свой бизнес – для нас вы навсегда станете самым важным клиентом!

Специальные знания и опыт

На основании многолетнего опыта в данной сфере, мы посоветуем вам наилучший вариант машинного обучения для вашей системы. Наш центр обработки данных может быть доступен через Интернет, не нарушая принципов GDPR. Такой доступ существенно экономит ваше время и исключает возможные технические проблемы с установкой на вашем оборудовании.

Начинаем. Шаг первый.

Определите ваш запрос: какие данные у вас имеются и какие результаты вы хотите получить?
Данные могут быть любые: документы всех типов, базы данных (в том числе доступные через Интернет), даже видеофильмы. 

Шаг второй. Сбор данных для анализа

Когда ваш запрос уже оформлен и мы понимаем какую нейронную сеть необходимо использовать в машинном обучении, требуется образец данных. EasyData обладает огромным опытом, все эти годы мы создаем библиотеку готовых к использованию моделей. Инженеры EasyData на основе образца ваших данных подберут нужную библиотеку и доработают ее под ваши конкретные задачи.

Шаг третий. Первые результаты

Чем больше данных мы проанализируем в самом начале, тем более полное машинное обучение может быть достигнуто при первых результатах. Мы не начинаем работу без объема данных, достаточного для надлежащего выполнения алгоритмов и приемлемого уровня точности машинного обучения. Вы также сможете наблюдать за процессом через нашу систему онлайн-мониторинга. Соединение полностью безопасно: станция мониторинга, оборудование для анализа и соединение выполняются с отдельных серверов.

Шаг четвертый. Настройка машинного обучения оператором

С появлением первых результатов очень важно настроить модель машинного обучения для достижения больших целей. Данный этап требует участия оператора для тонкой настройки алгоритмов.

EasyData по вашему запросу отбирает сотрудников, чьи знания и опыт максимально соответствуют вашим задачам. С помощью грамотного проектирования нашей сети вы можете разместить работника в любой точке планеты, где есть Интернет. А с помощью настраиваемой панели управления, доступной онлайн, вы можете наблюдать за качеством и продуктивностью каждого работника.ep.

Шаг пятый. Машинное обучение настроено

Последний и самый приятный этап нашей работы – это когда машинное обучение полностью отлажено и беспрерывно работает с вашими данными, а вы не представляете, как раньше справлялись без него.

Теперь пора двигаться дальше – планируете ли вы запускать систему на собственном оборудовании, соответствует ли это вашему бюджету или бизнес-стратегии? В любом случае, пройдя с нами весь путь до этого момента – вы всегда сможете рассчитывать на наши знания и активную поддержку в будущем.