ML разработка, AI платформа для настройки Machine Learning моделей для бизнеса

Корпоративные ML-модели под ключ с ориентацией на KPI

Создаём решения на базе искусственного интеллекта для корпоративных ИТ-систем, аналитики и автоматизации процессов. Предлагаем услугу разработки ML-моделей и интеграции с корпоративными данными, готовы работать со сложными сценариями обработки информации. Наши решения надёжны, безопасны и легко масштабируются. Мы сфокусированы на результате и достижении KPI, который определяем в самом начале сотрудничества. Будем рады помочь вам использовать современные возможности машинного обучения максимально эффективно и выгодно.

Что такое Machine Learning

Machine Learning — это направление ИИ-разработки, в котором алгоритмы обучаются на данных и самостоятельно формируют модели поведения, прогнозирования или классификации. В отличие от классических программных решений, модели машинного обучения адаптируются к изменениям входных данных и начинают работать лучше по мере накопления информации.

Машинное обучение применяется при работе с Big Data, когда объём и сложность информации делают ручной анализ неэффективным. Такие подходы лежат в основе современных аналитических, рекомендательных и интеллектуальных систем, используемых в финтехе, промышленности, логистике и e-commerce.

Что мы делаем для вас

Проектируем модели для снижения количества признаков без потери значимой информации. Это ускоряет обработку данных, повышает стабильность обучения и снижает нагрузку на инфраструктуру. Используются статистические методы и нейросетевые автоэнкодеры.

Разрабатываем ML-решения для поиска отклонений в данных: аномального поведения пользователей, сбоев оборудования, финансовых рисков. Такие модели используются в мониторинге, безопасности и контроле качества.

Создаём персонализированные рекомендательные механизмы, повышающие вовлечённость и конверсию. Системы учитывают историю взаимодействий, поведение пользователей и специфику бизнес-среды.

Реализуем решения на базе ML и NLP для автоматизации работы с текстовыми данными: классификации документов, анализа тональности, интеллектуального поиска и обработки обращений.

Разрабатываем ML-модели для анализа изображений и видео с применением современных нейросетевых архитектур. Наши решения охватывают распознавание объектов, контроль качества продукции, анализ сцен и потоков данных, а также автоматическую обработку видео и изображений в реальном времени.

Что внедрение Machine Learning даст бизнесу

Экономическая оптимизация

Точные расчёты и автоматизированный контроль снижают стоимость ошибок, простоев и неэффективных решений.

Рост эффективности и автоматизация

ML-решения ускоряют обработку данных и повышают производительность бизнес-процессов.

Прогнозирование и управляемость

Использование моделей регрессии и классификации позволяет внедрять предиктивную аналитику для оценки спроса, рисков и поведения клиентов.

Масштабируемость

ML-архитектуры проектируются с учётом возможности расширения необходимости полной переработки системы.

Конкурентное преимущество

Использование ИИ повышает технологический уровень компании и позволяет быстрее запускать новые цифровые сервисы, функции и внутренние ИТ-решения.

Наши награды

2025 | Рейтинг Рунета

Топ-13

Искусственный интеллект
2024 | Рейтинг Рунета

Топ-50

Разработка “Под ключ”
2024 | Рейтинг Рунета

Топ-25

Интеграторов Москвы
2024 | Рейтинг Рунета

Топ-10

Разработчиков Nuxt.js
2024 | рейтинг Рунета

Топ-40

Разработчиков Vue.js
2023 | кубок Таглайн | Бронза

Зорге 9
2024 | кубок Таглайн | Бронза

Росмэн

Этапы цикла AI и ML-разработки

Применяемые технологии

Парсинг данных из открытых источников

Selenium, LLM, RSSHUB и др.

Обработка и анализ данных

Python, PyTorch, Optuna, TensorBoard, Spacy, Hugging Face, и др.

Разработка аналитических и предиктивных моделей, сервисов и систем с применением

ML, RNN, CNN, LLM, ViT, статистических методов, градиентного бустинга и др.

Визуализация данных и результатов

Исследования как с помощью готовых, так и собственных BI

Стоимость ML-разработки и AI-решений для бизнеса

От 2 недель

Проекты от 2 млн руб

Разработка и внедрение ML-моделей для работы с Big Data: аналитика, прогнозирование и автоматизация с точной настройкой, масштабируемой архитектурой и экспертным контролем качества.

Преимущества нашей компании в разработке ML-алгоритмов

Web разработка

Искусственный интеллект

Кейсы

Смотреть все кейсы

Faq

Какие языковые модели вы используете?

В основе решений могут быть различные LLM, включая Deepseek, ChatGPT, YandexGPT, GigaChat, Grok, Anthropic, а также локально развёрнутые модели. Поддерживается интеграция уже существующих нейросетей в IT-инфраструктуру, а также подключение внешних LLM через API.В основе решений могут быть различные LLM, включая Deepseek, ChatGPT, YandexGPT, GigaChat, Grok, Anthropic, а также локально развёрнутые модели. Поддерживается интеграция уже существующих нейросетей в IT-инфраструктуру, а также подключение внешних LLM через API.

Как продукт интегрируется в IT-инфраструктуру?

В рамках услуг Machine Learning возможна настройка работы системы как в облачной среде, так и on-premise — в изолированном контуре заказчика без подключения к интернету. Решение легко встраивается в корпоративные ML-процессы и соответствует требованиям информационной безопасности.

Можно ли внедрить ML, если данных немного или они разрозненные?

Да. Проводим аудит данных, определяем их пригодность и при необходимости применяем методы дообучения, генерации признаков и гибридные подходы.

Сколько времени занимает AI и ML-разработка?

Сроки зависят от сложности задачи, объёма данных и требований к качеству. Пилотные решения могут быть реализованы в срок от нескольких дней до двух недель, промышленное внедрение — за несколько месяцев.

Как обеспечивается стабильность работы модели?

После внедрения настраиваем мониторинг, контроль деградации данных и автоматическое обновление моделей при изменении входных параметров.

Подходит ли ML для корпоративных ИТ-систем?

Да. Проектируем решения с учётом требований безопасности, отказоустойчивости и корпоративных стандартов.