Mi az a machine learning?
A gépi tanulás (machine learning) olyan mesterséges intelligencia technikák összessége, amelyek lehetővé teszik a webes és mobilalkalmazások számára, hogy tanuljanak, alkalmazkodjanak és idővel fejlődjenek. Ezt úgy éri el, hogy hatalmas mennyiségű adatot dolgoz fel, azonosítja az azon belüli tendenciákat és mintákat – amelyek többsége nem lenne nyilvánvaló az emberi lény számára –, majd döntéseket hoz, és lépéseket tesz konkrét célok elérése érdekében.
Miért alkalmazzák a gépi tanulást?
A gépi tanulási megoldások számos új lehetőséget nyitnak meg vállalkozása számára. Gépi tanulási modellekkel személyre szabhatja vásárlói élményét, automatizálhatja a folyamatokat, mélyebb betekintést nyerhet a fejlett elemzések segítségével, és olyan digitális megoldásokat telepíthet, amelyek megváltoztatják az ügyfelek termékeivel való interakcióját.
A gépi tanulást széles körben alkalmazzák az üzleti problémák megoldására, csökkentve a költségeket és növelve az ügyfelek elégedettségét. Az ML algoritmusok gyakorlatilag bármely iparágban vagy szektorban használhatók – az e-kereskedelemtől a pénzügyekig, az egészségügytől az oktatásig, és a kiberbiztonságtól a jótékonysági szolgáltatásokig.
Szerezzen versenyelőnyt a gépi tanulási alkalmazások segítségével.
Használjon hatékony kutatási és fejlesztési stratégiát a meglévő termékek fejlesztésére, új szolgáltatások és technológiák bevezetésére, valamint az elavulás elkerülésére, miközben innovatív előnyre tesz szert és kielégíti a kielégítetlen igényeket.A kutatás és műszaki vagy technológiai fejlesztés lényege az innovációs tevékenységekben való részvétel. Ezzel egy szervezet új termékeket és szolgáltatásokat mutat be a piacon, vagy bővíti meglévő kínálatát.
Mik a kutatási és fejlesztési célok?
Jellemzően a termék életciklusának elsődleges szakasza, a K+F célja, hogy a vállalatok versenyelőnyt szerezzenek, és hosszú távú profitot termeljenek. A K+F teljesen új termékek felfedezéséhez és kapcsolódó szabadalmakhoz, szerzői jogokhoz és védjegyekhez vezethet.
A kutatási és fejlesztési tevékenységek közé tartozik például az Atlosz Interactive kutatás fejlesztés projektje a Mondisplay és az Anigo.
Miért fontos a kutatás és fejlesztés?
A K+F megoldások megkülönböztetik a vállalkozásokat a versenytársaktól, olyan kritikus technológiákat hozva létre, amelyekből új termékek, szolgáltatások és modellek születnek. A technológia gyorsan fejlődik, és ha a szervezetek lépést akarnak tartani, a K+F kulcsfontosságú. A kutatás-fejlesztéssel megnő a sikeres termékek és szolgáltatások felépítésének esélye. Növelheti az alkalmazottak termelékenységét és növelheti a profitot is.
Egy hatékony kutató-fejlesztő csapattal meghatározhatja a megfelelő üzleti lehetőséget. Az egymást követő prototípusok és a használhatósági tesztelések meghatározzák a felhasználói szokásokat, a problémák és elvárások azonosításával, valamint az igények és trendek előrejelzésével.
Agilis fejlesztési elveket követünk, egy problémával kezdjük, majd hatékony megoldásokat valósítunk meg a „vonzó” megoldások helyett, amelyek csupán technológiai fejlődést kínálnak, de valójában nem felelnek meg a célnak.
Mesterséges intelligencia és gépi tanulási szolgáltatásaink
Számítógépes látás
- Képelemzés a képek vizuális jellemzőinek feldolgozásához, például tárgyak, arcok, és automatikusan generált szöveges leírások
- Arcfelismerő megoldás az emberi arcok észlelésére, felismerésére és elemzésére különböző forgatókönyvek esetén, mint például a személyazonosság-ellenőrzés, az érintés nélküli hozzáférés-vezérlés
- Térbeli elemzés, amely elemzi az emberek jelenlétét és mozgását egy videó feedben, és olyan eseményeket állít elő, amelyekre más rendszerek reagálhatnak
- Objektumészlelés egy adott osztály objektumpéldányainak észlelésére egy képen belül
- Képfeldolgozás képek rögzítéséhez, osztályozásához, kivonatához, érvényesítéséhez és exportálásához.
Adatgyűjtés
A neurális hálózat egy öntanuló algoritmus. A testreszabott megoldások fejlesztésének lehetőségeivel valós oktatási adatokat gyűjtünk az ügyféltől, hogy vállalati használatra kész hálózatokat építsünk ki.
Modellfejlesztés
Kezdjük egy egyszerű neurális hálózattal, és értékeljük a teljesítményét a további iterációk során. Ezek a kisebb hálózatok gyorsan betanulnak, majd segítenek pontosabb és összetettebb hálózatok kialakításában.
Támogatás és karbantartás
Fenntartjuk növekedését azáltal, hogy segítünk új funkciók kiadásában, több eszköz és adatforrás bevezetésében, valamint a termék további integrációjában a munkafolyamatban. Olyan hosszú távú ügyfél/beszállító kapcsolatokra törekszünk, ahol a közös haladás támogatja kölcsönös fejlődésünket.
Az általunk leggyakrabban használt gépi tanulási platformok
Gépi tanulás a Google Cloudon
Építsen gépi tanulási modelleket a Google Cloud szolgáltatásban a Cloud Machine Learning Engine segítségével
Nyílt forráskódú gépi tanulási keretrendszerek
Gépi tanulási modellek készítése nyílt forráskódú keretrendszerekkel – TensorFlow, Theano és Keras.
Ügyfélszolgálat
Szoftver támogatást nyújtva 24 órán belül gyorsjavításokat szállítunk, hogy megelőzzük vagy megoldjuk a használattal, technológiával és kóddal kapcsolatos esetleges problémákat. Segítünk webalkalmazásának magas rendelkezésre állását és problémamentes működését biztosítani.