Решения в области Data Science (машинное обучение)

У нашей компании есть богатый опыт в сфере машинного обучения и мы можем предлагать своим Заказчикам свои услуги для решения различных задач из данной области.

Типовой Data Science проект полного цикла состоит из следующих задач:

• Изучение постановки задачи (business analysis)
• Выявление (аудит) источников данных как у Заказчика, так и внешних
• Изучение затрагиваемых бизнес-процессов и связанных с ними данных (system analysis)
• Разведочный анализ данных и выдвижение бизнес-гипотез (explorative data analysis & data mining)
• Создание и апробация пилотных предиктивных моделей
• Проектирование промышленного решения (на всех уровнях от аппаратного до прикладного)
• Реализация, внедрение и последующая поддержка промышленного решения

Управление жизненным циклом моделей Data Science

Мы предлагаем услуги по проектированию и внедрению процессов управления жизненным циклом моделей машинного обучения (AnalyticOps - по аналогии с DevOps).

В рамках данного направления производится:

• Настройка совместной работы специалистов (Data scientists, App Developers, IT Admins, Business Users)
• Внедрение процессов управления версионностью моделей
• Управление ресурсами при подготовке моделей, оптимизация производительности кластера машинного обучения, кластера Hadoop
• Формализация и оптимизация процессов, сокращение времени вывода готовых моделей в продуктивную эксплуатацию

Полезные ссылки

• Хранение и обработка больших данных
• Типовые задачи машинного обучения