Deep Technology sp. z o.o. | ul. Nowy Åšwiat 33/13 | 00-029 Warszawa | Polska

Machine learning

Korzystanie ze strategii opartych o sztuczną inteligencję (AI) cieszą się wynikami o 5% lepszymi od organizacji, które nie podejmują żadnych działań w tym obszarze – tak wskazują badania Microsoft. Dzięki wdrażaniu sztucznych sieci neuronowych (AI), przedsiębiorstwa radzą sobie lepiej zarówno z produktywnością, jak i z osiąganiem ustalonych celów biznesowych.

Szkolenia machine learning – dlaczego Twoja firma tego potrzebuje?

Uczenie maszynowe (machine learning) przydaje siÄ™ w zakresie zdobywania istotnych dla firm danych. Wystarczy, że zostanie wdrożone poprawnie i profesjonalnie, a uÅ‚atwi rozwiÄ…zanie rozmaitych problemów biznesowych oraz przewidywanie potencjalnych zachowaÅ„ klientów. PoÅ›ród najwiÄ™kszych przedsiÄ™biorstw, którzy wdrożyli architekturÄ™ sztucznych inteligencji (a tym samym machine learning  czy też deep learning, znajdujÄ… siÄ™ sami przodownicy w swoich branżach – Google, Amazon czy Microsoft. To jednoznacznie Å›wiadczy o potÄ™dze, jakÄ… niesie ze sobÄ… AI.
Chociaż jeszcze wiele lat temu byÅ‚o to jedynie mrzonkÄ… fanów fantastyki naukowej, obecnie uczenie maszynowe pozwala na nieustanne ulepszanie siÄ™ bez ciÄ…gÅ‚ego programowania. W ramach dziaÅ‚alnoÅ›ci firmy Deep Technology rozwijamy metody sztucznej inteligencji – programy komputerowe, które korzystajÄ… z dostÄ™pu do danych, by nastÄ™pnie samodzielnie siÄ™ uczyć, usprawniajÄ…c produkty czy usÅ‚ugi oferowane przez TwojÄ… firmÄ™. Machine learning wpÅ‚ywa na obliczanie znacznej iloÅ›ci danych, zbieranie metryk i opracowuje zÅ‚ożone, inteligentne algorytmy wykonujÄ…ce skomplikowane zadania.

 Sztuczne sieci neuronowe, a machine learning

Nazwa ta nawiązuje do ludzkiego mózgu, który potrafi przetwarzać ogromne ilości informacji. Co ciekawe, AI pozwala robić to o wiele wydajniej dążąc jednocześnie do tego, aby robić to tak samo naturalnie jak istota ludzka. I chociaż nadal są trudności w nauczeniu maszyny ludzkiego myślenia, to jednak postęp technologii pozwolił na wykorzystanie mocy AI w skuteczniejszym prowadzeniu i rozwoju biznesu. W kontekście machine learning, wdrożone przez nas systemy, podobnie jak człowiek się uczy na błędach, tak samo i one na podstawie nowych danych ulepszają się same.

Korzyści wynikające z szkolenia i wykorzystywania systemów machine learning dla Twojego biznesu

Przewidywanie – jest to słowo kluczowe w prowadzeniu biznesu. Przewiduje się wartość danego klienta, jego umieszczenie w segmentacji, a także jego zachowania zakupowe. Są to największe wyzwania dzisiejszych marketerów, a także większości przedsiębiorstw. Machine learning, wykorzystując sztuczne sieci neuronowe, pomoże Twojej firmie przewidywać wzorce zakupowe, zautomatyzować wysyłanie dopasowanych ofert bazując na historii przeglądania czy zakupów. Doskonale sprawdza się w działaniach remarketingowych. Uczenie maszynowe usprawni także pracę firm produkcyjnych – zamiast drogich działań naprawczych i konserwacyjnych można skorzystać z danych historycznych.

Machine learning w działaniu sklepów

Szkolenie z machine learning, jak i wdrożenie tego systemu, pozwala ułatwić pracę sklepów internetowych poprzez automatyzację grupowania asortymentu czy tworzenie rekomendacji produktów. Tym samym zwiększa się niezwykle istotna satysfakcja zakupowa klientów. Za pomocą algorytmów sztucznych sieci neuronowych usprawnimy także analizę finansową firmy, poprawimy bezpieczeństwo cybernetyczne i opracujemy rozpoznawanie obrazów dla rozmaitych branż.

Wprowadzimy nowoczesność do Twojej organizacji

Z przyjemnością zbudujemy dowolny model przy użyciu techniki machine learning, a dodatkowo przeszkolimy z jego korzystania Twoich pracowników! Na etapie trenowania opracujemy model bazując na zbiorze danych trenujących, by jak najlepiej odwzorować zjawisko. W fazie predykcji natomiast zajmiemy się odpytywaniem dla nowych próbek testujących.

Korzystamy z zaawansowanych technik uczenia maszynowego, takich jak sztuczne sieci neuronowe, klasteryzacja, regresja liniowa i logistyczna, drzewa decyzyjne, oceny modeli przez walidacjÄ™ i wiele, wiele innych. Powierz nam nauczanie maszynowe Twojej firmy i zostaw konkurencje daleko w tyle!

sieci neuronowe

klasteryzacja: k-means, meanshift, łączenie hierarchicze

Maszyna wektorów wspierających (SVM)

Regresja logistyczna: binarna, wieloklasowa

Regresja liniowa

algorytm k najbliższych sąsiadów (k-NN)

drzewa decyzyjne (decision trees) i lasy losowe (random forests)

ocena modelu: walidacja krzyżowa, współczynniki oceny

redukcja wymiarowości za pomocą wyboru cech

redukcja wymiarowości za pomocą wyodrebniania cech

maszyny wzmacniane gradientowo

fuzje klasyfikatorów (ensemble methods, bagging)

wzmacnianie (boosting): Adaboost