Создание приложений с использованием технологий машинного обучения и ИИ

Мы применяем технологии машинного обучения и искусственного интеллекта в разработке программных продуктов, которые используются для выявления закономерностей, проведения анализа и прогнозирования эффективности тех или иных решений.

Наша экспертиза в разработке алгоритмов машинного обучения основывается на статических и динамических математических моделях. Данные модели многократно применяются к изменяющимся во времени реальным входным данным и таким образом адаптируют информационную систему и функционирующие в ней сервисы.

Мы применяем технологии машинного обучения и искусственного интеллекта в разработке программных продуктов, которые используются для выявления закономерностей, проведения анализа и прогнозирования эффективности тех или иных решений. Технологии машинного обучения и искусственного интеллекта позволяют распознавать изображения и речь.

Используемые технологии: Python, TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, Microsoft CNTK, Firebase ML Kit, Apple Core ML, CNN, Mask R–CNN, RNN, GAN.

Спектр предоставляемых услуг:

  • Разработка информационных систем с применением алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта;
  • Разработка и внедрение в готовую информационную систему сервисов с применением алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта.

Наши преимущества:

  • Совместный эффективный проектный офис – В течении всего срока разработки программного продукта проводятся еженедельные совещания и демонстрируются промежуточные результаты работ;
  • Наличие опыта разработки сложных технических решений – Разработка программных продуктов для автоматизации уникальных и нестандартных бизнес-процессов;
  • Обеспечение полного цикла разработки – Предоставляем полный перечень услуг: от сбора требования и интерфейсов до выпуска полноценного продукта на рынок и его дальнейшая поддержка и развитие.

Используемые технологии:

  • Python – это самый популярный высокоуровневый язык программирования с динамической семантикой.

  • TensorFlow – это открытая программная библиотека для машинного обучения, разработанная компанией Google для решения задач построения и тренировки нейронной сети с целью автоматического нахождения и классификации образов, достигая качества человеческого восприятия. Применяется как для исследований, так и для разработки собственных продуктов Google.

  • Keras – это открытая нейросетевая библиотека, написанная на языке Python. Она представляет собой надстройку над фреймворками Deeplearning4j, TensorFlow и Theano. Нацелена на оперативную работу с сетями глубинного обучения, при этом спроектирована так, чтобы быть компактной, модульной и расширяемой.

  • Scikit-Learn – это бесплатная библиотека машинного обучения для языка программирования Python.

  • PyTorch – это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, основанная на библиотеке Torch используемая для таких приложений, как компьютерное зрение и обработка естественного языка. Разработана исследовательской группой Facebook по искусственному интеллекту.

  • Microsoft CNTK (Microsoft Cognitive Toolkit) – это стандартизированный инструментарий для проектирования и развития сетей разнообразных видов, применяет искусственный интеллект для работы с большими объёмами данных путем глубокого обучения, использует внутреннюю память для обработки последовательностей произвольной длины.

  • Firebase ML Kit – это мобильный SDK от Google, который позволяет легко использовать машинное обучение на устройствах с Android и iOS.

  • Apple Core ML – это фрейморк от Apple для работы с технологиями машинного обучения. С помощью Core ML можно реализовать следующие функции:

         - распознавание изображений в реальном времени;

         - предиктивный ввод текста;

         - распознавание образов;

         - анализ тональности;

         - распознавание рукописного текста;

         - ранжирование поиска;

         - стилизация изображений;

         - распознавание лиц;

         - идентификация голоса;

         - определение музыки;

         - реферирование текста;

         - и не только.

  • CNN – специальная архитектура искусственных нейронных сетей, предложенная Яном Лекуном в 1988 году и нацеленная на эффективное распознавание образов, входит в состав технологий глубокого обучения.
  • Mask R-CNN – архитектура современной нейронной сети для сегментации объектов на изображениях.

  • RNN (Recurrent neural network) – вид нейронных сетей, где связи между элементами образуют направленную последовательность. Благодаря этому появляется возможность обрабатывать серии событий во времени или последовательные пространственные цепочки.

  • GAN (Generative adversarial network) – алгоритм машинного обучения, построенный на комбинации из двух нейронных сетей, одна из которых (сеть G) генерирует образцы,а другая (сеть D) старается отличить правильные («подлинные») образцы от неправильных.


Заказать разработку приложения