Увид у податке

Научници за податке у нашем тиму су у стању да разумеју пословне процесе и проблеме кроз радионице са заинтересованим странама и прикупе информације у циљу формулисања најједноставнијих, најефикаснијих верзија за проблем који треба решити.

Са својим снажним академским и професионалним искуством у дизајнирању и развоју решења за машинско учење и дубоко учење за решавање наведених исказа проблема, они брзо идентификују скуп одговарајућих модела који одговарају подацима. Репрезентативни скуп модела на којима је радио наш тим за увид у податке је следећи (оса са лева надесно означава лакоћу имплементације, оса од врха до дна означава практичност коришћења).

Поред тога, наша понуда услуга се не завршава моделом. Уз помоћ наших машинских инжењера, постараћемо се да модели не скупљају виртуелну прашину у виртуелном углу. Уместо тога, помажемо у имплементацији ових модела као модуларних, робустних и модерираних микросервиса изграђених коришћењем лагане технологије отвореног кода. И од модела до услуге, користимо најновије CI / CD алате и филозофију како бисмо осигурали поновљивост и брже време када је потребно ажурирати моделе.

Коначно, да бисмо затворили круг, презентујемо шта смо дизајнирали, А/Б експерименте (од једноставних Naïve Bayes до динамичких) и имплементирали их да бисмо пратили праве и релевантне метрике и исходе, укључујући визуализацију и контролне табеле.

Наше најновије размишљање

Паметна сегментација и промена личности

Сегментација купаца илиперсонализација заснована на личности омогућава предузећима да поделе тржиштена подскупове потрошача који имају сличне жеље, интересе и приоритете, а затимпланирају и спроводе стратегије да задовоље те потребе, интересе и приоритете.

Опширније

''Federated Machine Learning'' за очување приватности података

Са експлозијом генерисања података, машинско учење ужива у свом зениту, чак и искоришћени случаји, настављају да дотичу више аспеката наших живота.

Опширније

Универзални приступ подацима: Први корак ка науци о удаљеним подацима

У 2018, заједнички истраживачки пројекат између Универзитета Централне Флориде и Града Орланда користио је податке о саобраћају у реалном времену како би пронашао стратегије које ће помоћи у смањењу саобраћајних несрећа и на крају побољшати безбедност на путевима у граду.

Опширније

Одржива малопродаја - ново тржиште, могућности и изазови

У својој суштини, одрживост се односи на контролу отпада, смањење утицаја и стварање система способних за регенерацију. Све ово омогућава технологија.

Опширније