Анализ больших данных
Специалисты Visiology имеют опыт работы с большими данными и необходимую математическую и техническую подготовку (R, Python, Spark и т.д.), чтобы разрабатывать и внедрять решения продвинутой аналитики на основе технологий машинного обучения (Machine Learning)

Что мы предлагаем?
Мы помогаем оптимизировать производственный процесс, издержки и ценообразование, оценить влияние рисков и управлять цепочками поставок с помощью технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. При этом Visiology самостоятельно реализует все компоненты современного решения для работы с большими данными (Big Data).
lorem


Этапы внедрения проектов Data Science на производстве
Для оценки экономической целесообразности проекта перед непосредствееной разработкой и внедрением мы проводим исследование оптимизируемого процесса и имеющихся данных. На каждом этапе предоставляется детальная документация: аналитический отчет, пояснительная записка и эксплуатационная документация.
1. Согласованная задокументированная формулировка бизнес-цели
Измеримые критерии успешности Оценка экономического эффекта Возможна корректировка
2. Понимание данных
Как измеряются и где? Как используются и
кем/чем?
Какие шумы и погрешности? Как были выгружены?
3.Регулярная работа на объекте
Качественная разметка Пред.тестирование моделей Контакт с пользователями модели Очные консультации с экспертами
4. Оценка реального объема данных, пригодных для моделирования
Оценка пригодности размера выборки для моделей черного ящика Скрытые факторы влияния (неизмеримые) Сокращение размерности
5. Эксперимент и еще раз эксперимент
Данные реального времени Ошибки в 2-3 раза заметнее Зона «комфорта» оператора Внешние возмущения на модель
После завершения проекта происходит передача исходного кода и всех прав на модель заказчику, что дает ему свободу модернизации системы, а использование «открытого» программного обеспечения позволяет избежать привязки к конкретному вендору программного обеспечения