Машинное обучение
под ключ

Внедряем ML-модели в бизнес: прогнозирование спроса, классификация обращений, скоринг, рекомендации, детекция аномалий. Фокус — качество, воспроизводимость, MLOps и мониторинг в проде.

Прогноз
спрос, продажи, загрузка, выручка
Скоринг
лиды, риск, отток, приоритеты
Рекомендации
товары, контент, персонализация
MLOps
деплой, мониторинг, переобучение
Заполнить бриф Смотреть кейсы
PoC: 2–4 недели • Пилот → прод • Поддержка
ML pipeline
Вниз

Что мы внедряем

Выбираем модель под задачу и данные. Считаем эффект, запускаем пилот и доводим до продакшена.

Forecast

Прогнозирование

Временные ряды: спрос, продажи, загрузка, запасы, планирование.

  • сезонность и промо
  • оценка качества (MAPE/MAE)
  • интеграция в отчёты
Хочу прогноз
Classify

Классификация и маршрутизация

Авто-разметка и распределение: обращения, темы, приоритеты, спам, качества.

  • мультикласс/мультилейбл
  • очереди и SLA
  • обучение на вашей истории
Нужна классификация
Score

Скоринг и предиктив

Вероятность покупки, отток, риск, приоритезация лидов и клиентов.

  • feature engineering
  • интерпретируемость
  • AB/пилот на сегменте
Хочу скоринг
Recs

Рекомендательные системы

Персонализация: товары, контент, подборки. Рост конверсии и LTV.

  • cold-start стратегии
  • онлайн/офлайн метрики
  • интеграция в продукт
Хочу рекомендации

Подход и технологии

Делаем ML “в продукте”, а не в ноутбуке: пайплайны данных, повторяемость экспериментов, деплой, мониторинг, качество и дрейф. От PoC — к стабильному продакшену.

Python pandas / NumPy scikit-learn XGBoost PyTorch MLflow Docker
Нужно быстро проверить гипотезу — сделаем PoC. Нужно промышленно — добавим MLOps, мониторинг и регламенты переобучения.
MLOps checklist 
const mlops = {
  data: 'quality + lineage + versioning',
  train: 'reproducible experiments',
  deploy: 'api + batch + ci/cd',
  monitor: 'metrics + drift + alerts',
  retrain: 'schedule + triggers'
};

FAQ

Коротко о данных, сроках и внедрении.

Бриф

Заполните форму и мы свяжемся с вами

01
Заполните бриф
Опишите задачу, данные, KPI и интеграции
02
Получите консультацию
Уточним метрики и план PoC/пилота
03
Получите предложение
Сроки, стоимость, этапы внедрения
Почему мы
  • Считаем эффект и метрики качества
  • Делаем PoC быстро, внедряем надёжно
  • MLOps, мониторинг, воспроизводимость
  • Поддержка и развитие модели