Что такое AI/ML решения и зачем они нужны
Машинное обучение (ML) — это способ научить программу решать задачи на примерах, без явного программирования правил. На его основе строят предиктивную аналитику, компьютерное зрение, обработку текста и рекомендации, автоматизируя то, что раньше требовало человека.
Где применяются AI/ML
Типичные направления:
- Предиктивная аналитика (прогноз спроса, оттока, рисков);
- Компьютерное зрение (распознавание объектов, документов, дефектов);
- Обработка естественного языка (NLP): чат-боты, анализ текста;
- Рекомендательные системы;
- Автоматизация рутинных решений.
Что входит в услугу
Работа над ML-решением обычно включает:
- Постановку задачи и оценку её выполнимости на данных;
- Сбор, очистку и подготовку данных;
- Обучение и валидацию моделей;
- Внедрение модели в продукт (MLOps);
- Мониторинг качества и дообучение.
Технологии и подходы
Разработка ведётся преимущественно на Python с библиотеками scikit-learn, PyTorch и TensorFlow. Для внедрения и сопровождения моделей применяют практики MLOps, а для языковых задач всё чаще используют большие языковые модели (LLM).
Как выбрать подрядчика
При выборе команды стоит оценить:
- Релевантный опыт в похожих задачах;
- Внимание к качеству и объёму данных;
- Умение довести модель до продакшена, а не только до прототипа;
- Отзывы и прозрачность метрик качества.