მანქანური სწავლება და მონაცემთა მეცნიერება

პროგნოზები, რომლებზეც შეგიძლიათ იმოქმედოთ.

პროგნოზირება, რეკომენდაციები, სკორინგი და კომპიუტერული ხედვა - პირველი ექსპერიმენტიდან პროდაქშენში მომუშავე მოდელამდე.

ტრენინგისას სიგნალები ქსელში მოძრაობს - სიზუსტე იზრდება, შეცდომა მცირდება და პროგნოზი მზადაა.

მომხმარებლის დაკარგვის პროგნოზის მოდელი

ტრენინგი

ეპოქა /50

შეცდომა (loss) სიზუსტე

ტექნოლოგიები, რომლებითაც ვმუშაობთ.

პროგნოზირება.

მოთხოვნის, გაყიდვებისა და რესურსების პროგნოზები უკეთესი დაგეგმვისთვის.
სკორინგი და რისკი.

საკრედიტო, თაღლითობისა და მომხმარებლის დაკარგვის მოდელები მკაფიო ახსნით.
რეკომენდაციები.

პერსონალიზებული პროდუქტები და კონტენტი, რომლებიც კონვერსიას ზრდის.
MLOps.

ტრენინგის, გაშვებისა და მონიტორინგის პროცესები, რომლებიც მოდელებს ზუსტად ინახავს.

საკმარისი მონაცემები გვაქვს?

ხშირად იმაზე მეტი, ვიდრე ფიქრობთ. დიდ ინვესტიციამდე ვიწყებთ მოკლე შესაძლებლობის კვლევით.

რა ხდება მოდელის შექმნის შემდეგ?

ვუშვებთ, ვაკვირდებით სიზუსტეს და ხელახლა ვავარჯიშებთ, როცა მონაცემები იცვლება.

გაგვიზიარეთ როლები და ვადები. პირველ კანდიდატებს ერთ კვირაში მიიღებთ.

მაგ.: 2 Senior React დეველოპერი და 1 QA, 6+ თვით.