Services de conseil en apprentissage automatique

Comment intégrer la solution ML à nos systèmes existants ?

Nous intégrons l'apprentissage automatique dans les environnements existants en créant des couches de connexion sécurisées - API ou intergiciels. Cela permet aux nouveaux modèles de communiquer avec les applications existantes. Notre équipe commence le processus par un audit complet du système afin d'identifier les dépendances et les goulets d'étranglement potentiels. Ensuite, nous concevons une stratégie d'intégration qui préserve la continuité de l'activité tout en introduisant des fonctionnalités avancées d'apprentissage automatique, de sorte que vos opérations quotidiennes restent stables pendant et après le déploiement.

Quelle est la durée habituelle d'un projet de conseil en ML ?

Les projets de conseil en ML peuvent durer de quelques mois à plus d'un an, en fonction de facteurs tels que la complexité, la préparation de l'équipe et les objectifs. Les tâches simples, telles que la création de modèles prédictifs, peuvent être achevées en 1 à 3 mois, tandis que les systèmes avancés prennent souvent 6 à 12 mois ou plus, car ils nécessitent une préparation approfondie des données et des tests rigoureux des modèles.

Avons-nous besoin d'une infrastructure pour former des modèles d'apprentissage automatique ?

Pas toujours. Si vous disposez déjà de ressources informatiques, nous pouvons les optimiser et les utiliser. Dans le cas contraire, l'infrastructure en nuage offre des environnements de formation flexibles et rentables qui peuvent être augmentés ou réduits en fonction des besoins.

Quels sont les risques associés à la consultation en ML ?

Les risques les plus importants sont liés à la mauvaise qualité des données, à des objectifs commerciaux peu clairs et à la sous-estimation de la complexité de l'intégration. Pour atténuer ces risques, nous mettons l'accent sur la découverte en amont, la validation rigoureuse des données et l'alignement étroit sur des indicateurs de performance mesurables.

Quel type de données est nécessaire pour un projet d'apprentissage automatique ?

Les données spécifiques dépendent du problème à résoudre, mais la qualité importe plus que le volume. Les enregistrements structurés (transactions, profils de clients, données de capteurs) et les actifs non structurés (texte, images, audio) peuvent tous être précieux s'ils sont exacts et représentatifs. Au cours de la phase de découverte, nous vous aidons à évaluer et à préparer vos données afin qu'elles soutiennent à la fois la précision du modèle et l'évolutivité à long terme.