Услуги Data science
Разрабатываем сервисы на нейронных сетях – это искусственные нейронные сети, самообучающиеся системы с искусственным интеллектом, программы аналитики для любых видов бизнеса и производственных процессов. Проконсультируем и окажем помощь любому виду коммерческой деятельности в части того, как извлечь пользу от применения технологий машинного обучения.
Создаем технические решения в области прогнозной аналитики на основе подробного разбора данных и методов машинного обучения искусственного интеллекта. Предиктивный (прогнозный) анализ позволяет извлекать информацию из разных источников данных и моделировать будущее. Наши сервисы работают на повышение продаж, сокращение издержек и дадут возможность с большей эффективностью управлять возможными рисками как малому бизнесу, так и крупным предприятиям.
- Разработка ПО. Разрабатываем нейронные сети, системы и сервисы искусственного интеллекта с машинным обучением. Оказываем услуги проектирования UX/UI интерфейсов и веб-дизайна, реализуем кроссплатформенные приложения и web-сайты, делаем системы вычислений.
- Моделирование математических моделей. Речь идет о разработке прогнозных моделей и системах машинного обучения, математической оптимизации и имитационном моделировании.
- Управление данными. Проектируем и программируем хранилища корпоративных данных, хранилища больших массивов данных относящихся к понятию bigdata.
- Аналитика. Предсказательный анализ опирается на методики статистического интеллектуального распределения массивов данных, на игровые теории. Исследованию подлежат текущие и фиксированные факты для подготовки предсказаний возможных событий. Для идентификации рисков и коммерческих возможностей, прогнозные бизнес модели опираются на паттерны и формы исторических и выполняемых данных, фиксируя взаимосвязи множества факторов, связанных с конкретным набором условий и этим можно будет руководствоваться при принятии решений о совершении тех или иных потенциальных сделок.
- Чат-боты и рекомендательные системы,
- Программы и сервисы выявления мошенничества,
- Модели прогнозирования для предотвращения ухода клиентов и планирования объёма продаж,
- Оптимизация складов и логистических потоков,
- Прогнозирование поломок оборудования и профилактического сервисного обслуживания,
- HR-аналитика и лидогенерация,
- Поиск по массиву данных и базе знаний,
- Распознание текстов, изображений, видео.
- Финансовые инструменты – использование нейронных сетей для прогнозных моделей временных рядов с целью построения предположений об изменении в будущих периодах курсов валют/акций, коэффициентов и т.д.
- Производство и промышленность – нейросетевое моделирование для управления рисками промышленных и производственных предприятий и планирования результативного производственного цикла. ИНС хорошо работают в идентификации брака и управлении качеством производимой продукции, в обнаружении неисправностей и предупреждении аварийных ситуаций, в анализе выбросов загрязнений, понижая риски техногенных катастроф.
- Энергетика и энергопотребление – создание модели прогноза и решений при разработке нейронных сетей поможет получить максимальную точность в расчетах потребления электроэнергии и даст возможность повысить коэффициент полезного действия предприятий энергосбыта.
- Потребительский сектор – проводя анализ и определяя значимость разных показателей нейросеть построит прогноз действий конкретных потребителей, проведет кластеризацию аудитории на группы по нужным вам признакам, определив покупательскую способность каждого кластера и вы сможете понять, какой сегмент аудитории является для компании наиболее выгодным с точки зрения коммерческой деятельности.
- Транспорт и логистика – ИНС используются в управлении и составлении цепочек поставок и логистических путей, для обслуживания и повышения эффективности работы складов.
- Информационные технологии – появление современных и приумножение новых и разнородных информационных/коммуникационных систем делает несостоятельными существующие средства обеспечения их бесперебойного функционирования. Поэтому и безусловно, возможности решения этих задач с помощью ИНС является объективной необходимостью в областях идентификации и аутентификации данных, защиты от вирусов и вторжений, поиска и устранения уязвимостей.
- Градоуправление - нейронные сети исследуют и прогнозируют рост городов и агломератов, могут распознавать населенные пункты по фотографиям, прогнозировать стоимость недвижимости с учетом специфики территории и других особенностей местности.
- Здравоохранение и медицина - искусственная нейросеть построит модель сокращения и упрощения работы по диагностическим методикам. Составит прогноз химических соединений, свойств, параметров биологической активности и воздействия на человека химических соединений при создании медикаментов.
- Государственное управление – современные сервисы помогают силовым структурам следить за порядком, отслеживая видео с множества камер наблюдения, осуществлять контроль дорожного движения, вести управления противопожарными службами и прогнозировать возникновение очагов пожара, готовить документы для судебных заседаний, контролировать активность социальных сетей, в сфере образования планировать целевую помощь и гранты, следить за трудовой дисциплиной.
- Туризм - нейросетевой анализ тем и отличается от традиционных методов, что может исследовать большой объём данных выявляя взаимосвязи, вычисляя влияние разных факторов, друг на друга меняющих состояние этой важной сферы экономики.
- ЖКХ/Строительство – ИНС обеспечит сферу жкх и строительства новыми способами решения задач проектирования энергосистем и прокладки систем отопления зданий и сооружений, даст выкладки экспертного заключения по текущему проекту.
Можем построить прогнозную (регрессионную) модель, способную определять значение неизвестного показателя из ряда загруженных в неё известных данных. Можем строить модели для анализа временного ряда для прогнозирования наступления/не наступления будущих событий.
- определение наиболее верных их подмножества факторов, влияющих на конечную величину и дающие более высокую точность прогностической модели,
- несколько моделей графического отображения и в виде формул влияния форм/величин друг на друга, обработка и подготовка полученной выборки к анализу,
- вычисление степени важности тех или иных факторов,
- обработка и подготовка полученной выборки к анализу,
- выстраивание моделей и проведение их качественной оценки,
- разбор и корректировка критичных разбросов в сравнении моделей, юстировка степени точности результатов.
Структурирование больших объёмов информации и данных, каталогизация и разделение их на логичные группы/классы по желаемым признакам. Можно сделать как кластерный анализ по иерархии, так и двухэтапное исследование. Модели задаются параметры наиболее значимые для разделения на группы.
- мониторинг данных и разбивка их на группы,
- определение разницы между этими кластерами,
- ранжирование по степени важности признаком при структурировании,
- анализ разбросов и разрядов точности при формировании групп,
- сравнение составленных кластеров, измерение результатов по шкале,
- визуализация данных графически и в виде таблиц.
Исследование факторов поможет понять степень оказываемого влияния нескольких взаимосвязанных факторов на одну/несколько заданных величин. Полезность этого исследования еще и в том, чтобы сгруппировать факторы, объединив их, для уменьшения корреляционных зависимостей.
- рассматривается вопрос о том, какие именно факторы лучше всего использовать при создании модели зависимостей,
- проверяются связи и зависимости факторов друг от друга,
- выявляется количество тех параметров, которые можно отсеять и/или сгруппировать, уменьшив их количество,
- построение удобной и компактной модели влияния факторов друг на друга и на конечный результат,
- вычисляется коэффициент, с которым/при котором исходные факторы войдут в скрытые значения,
- рассматривается влияние скомпонованных значений на финальные показатели.
Является весьма популярной математической моделью, показывающей, как связаны величины между собой и степень их влияния друг на друга в случаях изменения какой-либо из них. Задействуются механизмы построения таблиц сопряжённости, ведется вычисление корреляции значений и тех критериев, которые определяют силу притяжения между исследуемыми величинами. насколько сильна взаимосвязь между величинами,
- определяется как влияют факторы на параметры зависимых величин и порог значений, при котором связь становится значимой,
- рассчитывается влияние того или иного показателя на результат в случае исключения влияния остальных факторов,
- выявляются группы величин, для которых фактор влияния становится значимым,
- поиск законов математики для описания связи его алгоритмами.
Этот вид работ потребуется, если нужно получить первоначальные данные по массиву с определением структуры, средних значений, вида распределения, порога максимального и минимального шага. В результате будут понятны основные характеристики выборок и можно принимать решения по применению глубоких методов анализа статистики.
- определение средних характеристик и принципов распределения данных массива,
- нахождение соответствия принципа распределения данных ранее известным законам,
- какие из массивов имеют максимальные/минимальные значения, расхождения по разбросу данных,
- отслеживается поведение массива возле среднего значения и количество данных средней области,
- есть ли значения превышающие определенный (заданный) процент данных массива,
- устанавливается величина несовпадения значений и параметры тождества массивов,
- измеряется тренд массивов во времени, представляющих собой ряды значений,
- диагностируется природа нестандартных значений в массиве.
Услуга направлена на сопоставление различных величин и/или их отношений, по проведенным в разных условиях измерениях, что позволяет анализировать показатели групп и их соотношения для получения ответа на вопрос, на сколько значение показателей одной группы выше параметра этого же показателя другой выборки.
- соотношение характеристик внутри групп, на сколько параметры одной группы превышают аналогичные значения другой,
- при каком мониторинге получено минимальное, среднее, максимальное значение,
- анализируются разброс получаемых результатов и структура выборок,
- разбирается взаимосвязь величин по отношению друг к другу и их возможные отклонения,
- фиксируется скопление значений разных параметров в заданных диапазонах наблюдений,
- в результате каких тестов получены значения и выявлены отклонения от заданного диапазона,
- какие получены измеримые показатели в рамках каждой совокупности и их зависимость от поставленной задачи,
- установление сравнительных характеристик нескольких групп в разрезе заданных величин.
Такой метод применяется, если данные группировались по противоположным классам и нужно перепроверить точность результата, определив ошибки отнесения данных не в ту категорию. Характеристические кривые дадут возможность наглядного сопоставления эффективности различных методов тестирования и в случае обнаружении однотипной патологии, сравнивать.
- определяется точность моделей, их специфичность и доля возможных ошибок,
- устанавливается точка деления данных,
- делаются выводы насчет применимости индекса для систематизации,
- результат визуализируется ROC-кривой, а качество оценивается площадью под кривой ошибок.
Проводя анализ результатов опроса необходимо определить удельный вес среднего значения ответов и рассчитать процентное соотношение к преобладающим. Кроме этого найти взаимосвязь вопросов, перепроверить репрезентативность выборки отвечающих, проанализировать пропущенные ответы. Все это позволит составить представление о потребительских предпочтениях. Вычленение взаимосвязанных между собой вопросов и ответов на них, позволит распределить потребителей по определенным группам в соответствии с их разными видами и мотивами потребительского поведения. частоты и процентное содержание различных вариантов ответов на вопросы,
- какова взаимосвязь между ответами на разные вопросы,
- степень связи между различными вопросами,
- насколько пригоден данный опрос для поставленной цели,
- индекс повторяемости вопросов и их согласованности,
Первым делом отслеживаются факторы, оказывающие влияние на отклонение величин от эталона и это, даст возможность принимать решения по поводу того, как уменьшить их влияние. Негативное влияние на отклонение от эталонного качества могут оказывать конкретные сотрудники, определенное оборудование, некачественное сырье, дефицит каких-либо ресурсов. Статистические методы контроля качества выявят факторы влияния и их взаимосвязи.
- определяются параметры весомости отклонений в соотношении с общим объемом производства,
- определение разницы между этими кластерами,
- выявляется, какой этап производства дает брак и какие факторы являются причиной отклонений,
- структурируются сортамент в разрезе видов дефектов продукции,
- вычленяются как технические, так и моменты организационного характера, влияющие на понижение качества изготовления продукции,
- анализ оценок целевой аудиторией продукта, выбор действенных мер для изменения положения вещей, Анализ сезонности
- построение сглаженных временных рядов без эффекта сезонности,
- построение временных рядов, состоящих из сочетания периодически возникающих эффектов.
- графики и гистограммы, диаграммы,
- блок-схемы, таблицы, инфографика.
Для стабильности положения компании на рынке и её благополучной финансовой деятельности обязательно учитывается влияние, оказываемое сезонными факторами. Это важно для грамотного составления бюджетов, планов по денежным потокам для перестройки или тонкой подстройки существующих процессов бизнеса под усиление/спад покупательской активности в связи с сезонностью тех или иных продуктов предприятия.
Для наглядности представления данных строим графические модели, услуга очень актуальна и востребована при подготовке разного рода презентаций, рекламных материалов, для защиты трудов и научно-изыскательских трудов. У нас можно заказать
Искусственные нейронные сети (ИНС) дают возможность справляться со сложными задачами, которые не способен переварить человеческий мозг, они являют собой расширение понятия вычислений. С помощью ИНС создаются новые устройства и ведется разработка программного обеспечения, анализируются данные и строятся модели.