Machine Learning
Machine Learning
De l'identification du projet au déployement du modèle, nous développons vos solutions d'Intelligence artificielle du début à la fin.
Description
Notre équipe est équipée pour vous aider à développer la solution technique à l’aide d’un large éventail d’outils et de méthodologies. Notre expertise s’étend de l’ingénierie des données aux modèles ML, couvrant l’ensemble du processus, de la conception initiale au déploiement du modèle en production. Bien que nous soyons spécialisés dans les données tabulaires, en nous concentrant sur l’analyse prédictive et la détection d’anomalies, nous offrons également une expertise dans le traitement du langage naturel (NLP) et les problèmes de vision par ordinateur.
Exemples d'application du Machine Learning
Analyse prédictive
L’analyse prédictive est un sous-ensemble de l’analyse de données qui s’appuie sur des techniques statistiques, des algorithmes d’apprentissage automatique et des données historiques pour prévoir des événements, des tendances ou des résultats futurs.
Cela permet aux organisations de prendre des décisions fondées sur des données, d’optimiser les ressources et de relever de manière proactive les défis potentiels.
Les applications courantes de l’analyse prédictive comprennent la prévision de la demande, la prédiction du taux de désabonnement des clients, l’évaluation du risque de crédit et la maintenance prédictive. l’évaluation du risque de crédit et la maintenance prédictive.
Détection d'anomalies
La détection d’anomalies consiste à identifier des comportements inhabituels, des valeurs aberrantes ou des écarts par rapport à la norme dans les données.
Cette technique est particulièrement utile pour la surveillance des systèmes, la détection des fraudes, la sécurité des réseaux et le contrôle de la qualité.
Les algorithmes de détection d’anomalies peuvent identifier les problèmes potentiels
problèmes potentiels, ce qui permet aux organisations de prendre des mesures correctives avant que les problèmes ne s’aggravent.
Traitement du language naturel
Le traitement du langage naturel (NLP) est un sous-domaine de l’IA qui vise à permettre aux ordinateurs de comprendre, d’interpréter et de générer du langage humain.
Cette technologie permet aux machines d’extraire des informations de données textuelles non structurées, telles que des courriels, des messages sur les médias sociaux et des documents, et d’interagir avec les utilisateurs par le biais d’interfaces conversationnelles.
Les applications du NLP comprennent l’analyse des sentiments, la classification des textes, la traduction automatique et le développement de chatbots.
Vision par ordinateur
La vision par ordinateur est un autre sous-domaine de l’IA qui vise à enseigner aux ordinateurs à interpréter et à comprendre les informations visuelles du monde, y compris les images, les vidéos et les flux de caméras en temps réel.
Les algorithmes de vision par ordinateur peuvent identifier des objets, classer des scènes et effectuer des tâches complexes telles que la reconnaissance faciale, le suivi d’objets et la navigation autonome.
Notre méthodologie
Évaluation du projet
Application d'une méthodologie unique pour identifier, évaluer et dérisquer les cas d'utilisation potentiels afin de trouver celui qui présente le plus d'intérêt en termes de résultats et de faisabilité.
Conception de l'architecture de la solution
Développement d'une architecture complète pour la solution, en tenant compte des exigences uniques du client, des sources de données et des systèmes existants.
Développement et entraînement du modèle
Développer, former et affiner les modèles d'IA pour répondre au cas d'utilisation, en garantissant des performances et une précision optimales.
Déploiement du modèle
Déployer la solution et l'intégrer de manière transparente à l'infrastructure existante du client.
Contrôle continu et transfert de connaissances
Contrôler les performances du système d'IA et maintenir son efficacité, tout en assurant la formation et le soutien de du client et son équipe afin qu'ils puissent gérer et utiliser efficacement la solution d'IA.