// Hire

Розробники ПЗ для Машинного Навчання | Компанія-Розробник ПЗ для Машинного Навчання

Зміст

#1. Що таке машинне навчання
#2. Що ШІ та ML може дати вашому бізнесу
#3. Особливості розробки ML-рішень
#4. Де шукати і як вибрати ML-розробників
#5. Чому варто обрати Merehead
#6. Переваги роботи з нами
#7. Дорожня карта: як ми працюємо
#8. Наші останні проекти
#9. Висновок

Кожному сучасному бізнесу потрібні всі переваги, які він може отримати. Це пов'язано як з постійно зростаючими вимогами клієнтів, так і з величезною конкуренцією. І, мабуть, найбільші переваги, які сьогодні може отримати бізнес, пов'язані з використанням машинного навчання, адже ця технологія може значно підвищити ефективність усіх бізнес-процесів - від ланцюжків постачань і маркетингу до розроблення та запуску нових продуктів.

У цій статті ми розповімо, як різні компанії вже зараз отримують вигоду від використання штучного інтелекту користувача на базі машинного навчання практично на кожному рівні бізнес-процесів. А також підкажемо, як вибрати ML-розробника для інтеграції цієї технології у ваш бізнес.

Що таке машинне навчання

A brief explanation of artificial intelligence, machine learning, and deep learning.

Що таке штучний інтелект, машинне навчання та глибоке навчанняДжерело.

Що таке штучний інтелект? Згідно з найпопулярнішим визначенням, Штучний інтелект (або ШІ) - це програма або машина, яка може діяти як людина. Це означає, що ШІ може імітувати когнітивні функції людей, щоб сприймати навколишнє середовище і реагувати на нього, роблячи дії, які максимізують шанси ШІ на досягнення своїх цілей. До таких когнітивних функцій відносять самонавчання, пошук рішень за заданим алгоритмом, а також здатність синтезувати рішення за невеликого обсягу інформації, спираючись на накопичені раніше знання і досвід.

Що таке машинне навчання? Це, образно кажучи, шлях до штучного інтелекту - та сама когнітивна функція самонавчання. Зрозуміло, процес навчання програми (ШІ) відрізняється від того, як вчиться людина, але основна ідея аналогічна. Машинне навчання ( ML) - це найефективніший спосіб навчити програму й отримати досвід, який можна застосувати пізніше та/або завантажити його на іншу машину, навчивши в такий спосіб її всього, що знає перша машина.

Є дві фази (розробки) програм машинного навчання. По-перше, потрібно написати сам ML-алгоритм, а по-друге, навчити його досягати заявлених цілей. При цьому є кілька способів машинного навчання (з учителем, без учителя, з підкріпленням, з частковим підкріпленням тощо), які майже завжди так чи інакше зав'язані на циклах: ШІ ухвалює рішення/дію і "дивиться" (тобто шукає найкращу кореляцію), наскільки це наблизило його до заявленої мети. Як правило, потрібні тисячі або навіть багато мільйонів прогонів, після яких алгоритм ШІ починає демонструвати хоча б 80% успішних результатів.

Фішка машинного навчання в тому, що системи, які використовують цю технологію, самостійно обробляють вхідні дані, створюють і тестують алгоритми для досягнення заявлених цілей. Причому машинне навчання зазвичай відбувається не на практиці, що загрожує втратою грошей, ресурсів і часу, а за допомогою так званих "моделей даних" (щось на кшталт розширеного варіанту розробки). На основі таких моделей один і той самий ML-алгоритм можна порівняно просто адаптувати для використання в різних середовищах виконання для різних завдань.

Що ШІ та ML може дати вашому бізнесу


Використання ШІ/ML у різних галузях. Джерело.

Поліпшення функцій та продуктивності продуктів. Для бізнесу найважливішим наслідком застосування ШІ/ML є перехід від інформатизації до автоматизації та інтелекту. Автоматизація та інтелект можуть не тільки замінити робочу силу, а й принести багато важливих переваг, як-от підвищення продуктивності та збільшення пропускної здатності транзакцій.

Оптимізація внутрішніх бізнес-процесів компанії. Також бізнес може використовувати цю технологію для оптимізації та автоматизації таких процесів, як виставлення рахунків, митні розрахунки, податкові відрахування, заповнення накладних та інших речей, пов'язаних із документообігом та бухгалтерією. ML робить такі процеси швидшими, дешевшими і надійнішими (оскільки вони не схильні до помилок користувача, корупції, саботажу тощо).

Звільнення співробітників для творчої роботи. Автоматизація бізнес-процесів допоможе створити умови, в яких ваші співробітники будуть зосереджені на розв'язанні творчих завдань (а не робити одне й те саме сотні й тисячі разів кожного робочого дня). Наприклад, робот-чат, створений на основі ML, може самостійно відповідати на 80% запитів від користувачів (зазвичай це досить прості проблеми), завдяки чому представники служби підтримки зможуть приділити більше часу складнішим проблемам клієнтів.

Ухвалення більш зважених рішень. Навіть досвідчені лідери з хорошим послужним списком часто ухвалюють помилкові рішення, ґрунтуючись на своїх емоціях, упередженості або через брак часу на ретельний аналіз. ШІ на базі ML з цим набагато простіше, оскільки він не схильний до емоцій і будь-яких упереджень і може моментально обробляти величезні масиви даних.

Прогнозування та оптимізація. ШІ на базі ML може використовувати різні аналітичні методи для прогнозування найрізноманітніших процесів. Зазвичай це моделі для прогнозування погоди, попиту, обсягів продажів, наповнення складів, завантаження обладнання, соціальних трендів, демографії, а також врожайності сільського господарства на коротко-, середньо- і довгострокові періоди.

Обробка природної мови. ML полегшує взаємодію між користувачами та цифровим світом за допомогою чат-ботів або віртуальних помічників, які вже зараз можуть бути настільки просунутими, що їх буде доволі складно відрізнити від справжніх робочих служб підтримки та менеджерів з продажу (щоправда, у них все ще є великі проблеми з рекурсивними зв'язками).

Аналіз даних та аналітика. У сучасному конкурентному світі необхідно приймати рішення на основі даних у режимі реального часу. Використовуючи розширену аналітику та аналітику великих даних, ШІ на базі ML може допомогти з виявленням ринкових тенденцій, прихованих взаємозв'язків, аномалій та іншого.

Рекомендаційні моделі. Такі моделі підвищують залученість користувачів, рекомендуючи їм продукти або послуги відповідно до їхніх смаків, уподобань і минулого досвіду взаємодії. Найпопулярніші приклади - алгоритми рекомендацій у Spotify, YouTube, TikTok або магазині Amazon.

Комп'ютерний зір. Такого роду ШІ дає змогу машинам або комп'ютерам розуміти й аналізувати візуальну інформацію. Він охоплює методи спостереження і пошуку закономірностей, а також класифікації отриманих даних. Такі системи зазвичай використовуються державою для виявлення порушень ПДР та інших порушень закону. Приватні компанії використовують комп'ютерний зір на базі ML-алгоритмів у сфері захисту і безпеки, а також для підвищення ефективності робочих процесів (тобто для пошуку ледачих співробітників).

Розпізнавання. Один із найчастіших способів використання машинного навчання - це виявлення закономірностей, патернів і тенденцій для швидкого й ефективного розпізнавання фото-, відео-, аудіоконтенту, а також шахрайства, брехні, внутрішніх вразливостей, атак на систему безпеки тощо. Яскравий приклад такого роду ML-системи - це пошук за картинкою в пошуковій системі Google.

Особливості розробки ML-рішень

Написання алгоритму машинного навчання для бізнесу є складним процесом і вимагає хорошої математичної підготовки, оскільки всі вхідні дані (зображення, текстові дані, звук тощо) мають бути перетворені на числа чи подібні числові структури, які називаються тензорами, а потім передані до нейронних мереж, де їх буде оброблено ML-алгоритмом. Крім того, той обсяг даних, який необхідно використовувати для отримання стабільно достовірних результатів, має бути величезним - іноді це сотні петабайт інформації.

При цьому сам процес розроблення ML-рішень із концептуального погляду містить у собі три ключові компоненти. Вони описані таким чином:

  • Модель. Тут відбувається частина проектування, що викладає базову теоретичну інфраструктуру про те, як машина повинна насправді вчитися, чого вона повинна вчитися і що вона повинна робити з отриманим досвідом і знанням після того, як їх отримала (точніше, навчалася їм).
  • Параметри. Обмеження - це бар'єри, які змушують машину використовувати дані певним чином. Точно так само, як діти вчаться правильно використовувати мову замість того, щоб кричати, ML-машина вчиться робити певні висновки за допомогою своїх вхідних даних.
  • Учень. Ось тут і починається найцікавіше. Це компонент, у якому ML-машині дозволено налаштовувати параметри для уточнення вихідних даних, щоб реальність того, що відбувається, ставала дедалі ближчою і ближчою до передбачення, очікуваного системою ШІ з машинним навчанням.
Таким чином, розробка системи ШІ на базі ML починається зі створення моделі машинного навчання, яка включає створення трьох вищеописаних компонентів. Після чого ця модель поміщається в систему для тестування, яке на першому етапі зазвичай засноване на математиці: грубо кажучи, розробники дивляться, чи зможе ML-алгоритм дійти висновку, що a+b=c. Зрозуміло, що саме є "a", "b" і "c", залежить від завдання конкретної моделі ML. Простий приклад: ви даєте ML-алгоритму вивчити безліч фото і виявити, де на них люди, і водночас після кожного висновку ML "кажете" йому, правий він чи ні - чи є люди на фото.

Коли робоча модель машинного навчання створена і протестована, можна використовувати реальні вхідні дані. При цьому починають зазвичай із доволі невеликих вибірок, щоб перевірити адекватність висновків моделі, бо часто вони бувають непередбачувані через якусь невідому змінну. Це важливо, тому що цей фактор може дуже сильно відхилити модель від потрібних цілей.

Далі розроблену модель ML тестують на так званих навчальних наборах даних, які "тренують" інструмент статистичної ймовірності отримувати потрібні передбачення - правильні варіанти відповідей / дій. Як саме модель ML "навчається" (що саме відбувається всередині ML-програми), ми не розповімо, оскільки точно не знаємо. Ніхто цього не знає, навіть найбільші експерти в галузі штучного інтелекту і машинного навчання, тому зараз у спільноті заведено давати вказівку штучному інтелекту пояснювати, як і чому він ухвалив те чи інше рішення / дію.

Після тренування на навчальних наборах модель ML використовують на реальних даних (діючих бізнес-процесах) для пошуку потрібних замовнику рішень, наприклад, оптимізації ланцюжків поставок або спілкування з клієнтами. І тут потрібно пам'ятати, що успіх ніколи не приходить з першого разу. Розробка ймовірності ML вимагає безлічі спроб, відомих як "цикли", безлічі навчальних наборів, а також великої практики на реальних бізнес-процесах конкретної компанії. Тільки так модель ML прийде до створення еталонного поля ймовірності.

Де шукати і як вибрати ML-розробників

Знайти компанію-розробника ML-рішень можна в LinkedIn або на таких майданчиках, як Goodfirms, Upwork, Goodfirms і Toptal. Якщо ваш проєкт пов'язаний з блокчейном і криптовалютою, то також можна пошукати технічного партнера на Coinality, Blocktribe, BountyOne, Crypto.jobs, Beincrypto або Cryptojobslist. При цьому під час пошуку найкращого кандидата потрібно зосередитися на таких речах:

Технічні навички. Існує два типи наборів технічних навичок машинного навчання: дослідники ШІ, які розробляють нові алгоритми, та інженери машинного навчання, які використовують ML-алгоритми для створення бізнес-додатків ШІ. Проста аналогія: якщо ви хочете подати їжу, вам потрібні кухарі (ML-інженери), а не інженери-електрики, які будують побутову техніку (дослідники). Однак якщо вам потрібно розв'язати нетривіальну задачу, то в цьому випадку потрібно спочатку звернутися до ML-дослідників, а потім до ML-інженерів. Крім того, вам, імовірно, також знадобиться допомога data-інженера, оскільки навчання ML-моделі неможливе без опрацювання великих баз даних.

Ось опис ролей та компетенцій ключових позицій у розробці ML-рішень.

Досвід розробки (портфоліо). Найкращий спосіб дізнатися, що технічний партнер може зробити для вас, - подивитися, що він зробив для інших клієнтів. Тому перш ніж найняти компанію з розробки ML-рішень, вивчіть її портфоліо, звертаючи увагу на кейси, які найбільше пов'язані з вашим проектом.

A cryptocurrency exchange platform development case

Приклад кейсу з розробки криптобіржі. Джерело: Merehead.

Навички комунікації. Ще одним важливим критерієм, на який вам слід зважати під час найму ML-розробника, є його комунікативні здібності, необхідні як для координації із замовниками, так і всередині команди. Про це можна дізнатися, зв'язавшись із минулими замовниками і співробітниками кандидата або прочитавши відгуки на Clutch і GoodFirms (відгуки клієнтів) або на Fairygodboss, Glassdoor, Vault, CareerBliss, JobAdvisor, WorkAdvisor (відгуки співробітників).

>Please pay attention that honest feedback will include the information of the reviewer: name and surname, company, post, link to social media, or other contacts. Here is an example of excellent feedback on Clutch.com.

Пам'ятайте, що справжній відгук має містити відомості про його автора: ім'я та прізвище, компанія і посада, посилання на соціальні мережі чи інші контакти. Ось приклад хорошого відгуку на Clutch.co

Чому варто обрати Merehead

Наша компанія з 2015 року пропонує широку технологічну підтримку при розробці програмних продуктів на базі машинного навчання. Ми впевнені, що разом із нами ви зможете домогтися найкращих результатів під час запуску прикладних ML-рішень у сфері фінансів, маркетингу, блокчейну, комунікації та в інших напрямках підприємницької діяльності - у строк і за помірну ціну.

Переваги роботи з нами

5+ років середнього досвіду у команди

Наші розробники машинного навчання мають великий досвід і постійно розвивають свої навички, щоб постійно бути на вістрі прогресу і створювати безпристрасні та інноваційні програмні продукти

Чесність та прозорість

Наша команда працює прозоро і дотримується суворих угод про нерозголошення, щоб зберегти вашу ідею в максимальній безпеці

Просте управління проектами

Наша компанія забезпечує повну прозорість проєкту. Ми використовуємо гнучку модель взаємодії, яка дасть вам змогу стежити за перебігом розробки й оперативно вносити потрібні вам зміни

Надійність та безпека

Наші програмні продукти на базі штучного інтелекту і машинного навчання володіють високим ступенем надійності та захисту від різного роду зловмисних дій - від шахрайства і витоку даних до DDoS-атак

Дорожня карта: як ми працюємо

  1. Визначення мети. Зв'яжіться з нами і розкажіть про вашу бізнес-ідею, і ми допоможемо вам визначити вимоги вашого проєкту і вибрати AI- і ML-технології, які здатні реалізувати вашу задумку.
  2. Розробка UI- / UX-дизайну. Далі наші бізнес-аналітики та дизайнери вивчають нішу - цільову аудиторію, конкурентів і актуальні тенденції, щоб на основі цих даних створити ефективний користувацький інтерфейс.
  3. Написання програмного коду. На наступному кроці наша команда ML-розробників розпочинає написання коду для бекенда і фронтенда майбутнього продукту, а також розробку і тренування моделі машинного навчання.
  4. Тестування продукту. Майже паралельно з початком кодування до роботи приступають QA-фахівці, які перевіряють кожен рядок коду на наявність помилок. Також на цьому етапі відбувається тестування ML-моделі на навчальних базах даних, які повинні навчити її робити те, що вам потрібно
  5. Розгортання, реліз. Коли ML-рішення створено і ретельно протестовано, відбувається перенесення його коду з робочого середовища у виробниче. Мобільні додатки додаються в маркетплейси App Store та Google Play.
  6. Підтримка продукту. Також наша команда пропонує широку підтримку створеного ML-рішення після його розгортання. Починаючи з налагодження роботи служби підтримки і закінчуючи поліпшенням функціональності та юзабіліті.

Наші останні проекти

BigFan - Маркетплейс для продажу спортивних невзаємозамінних токенів (NFT).

Wide Wine -Блокчейн-платформа для відстеження ланцюжків поставок вина та перевірки його автентичності.

Coinbird/CEX - Надійна та безпечна криптобіржа з підтримкою фіата.

AltcoinsHub - Однорангова платформа для купівлі та продажу популярних криптовалютних активів

Висновок

Наймаючи ML-розробника, майте на увазі, що, на відміну від запуску звичайного програмного забезпечення, створення ML-продуктів пов'язане з великою кількістю експериментальної роботи (з навчання ML-моделі), через що дуже складно окреслити чіткі терміни розробки. Крім того, ML-проекти потребують постійної підтримки та розвитку, що не дозволяє ML-інженерам просто переходити до іншого проекту, як це зазвичай роблять розробники звичайного програмного забезпечення.

Відгуки наших клієнтів

Розробка гнучної екосистеми на основі технології блокчейн

Запитання консультанту

Ім'я *
Email *
Телефон
Повідомлення
 

Виникли питання?

Telegram

З 2015 року ми допомагаємо втілити ідеї клієнтів в якісний продукт.