Создание приложений с использованием технологий искусственного интеллекта и алгоритмов машинного обучения

Мы применяем технологии искусственного интеллекта и алгоритмы машинного обучения 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 искусственного интеллекта и алгоритмы машинного обучения в разработке программных продуктов, которые используются для выявления закономерностей, проведения анализа и прогнозирования эффективности тех или иных решений. Технологии искусственного интеллекта и алгоритмы машинного обучения 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 технологий искусственного интеллекта и алгоритмов машинного обучения;
• Разработка и внедрение в готовую информационную систему сервисов с применением технологий искусственного интеллекта и алгоритмов машинного обучения.

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: