Искусственный интеллект и машинное обучение (AI / ML)

Искусственный интеллект и машинное обучение

Оказываем полный спектр услуг, начиная с разработки стратегии, анализа, формализации требований и заканчивая внедрением и интеграцией приложений на базе искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML).

Наши заказчики могут выбрать как отдельные услуги, так и стратегическое партнерство с компанией, подразумевающее комплексный подход – от детализации требований до аутсорсинга.

Опыт и навыки команды

Мы используем открытое ПО и собственные серверы для максимально быстрого прототипирования моделей с дальнейшим развертыванием у заказчика. В отдельных случаях разработка моделей может вестись на площадке заказчика целиком.

  • 30+ экспертов в команде Data Science: аналитики данных, архитекторы, менеджеры проектов
  • 50+ реализованных проектов и пилотов за 3 года развития направления
  • Реализуем проекты в сфере промышленности, образования, ритейла, транспорта, госуправления, финансов и страхования, информационной безопасности
  • Собственная методология экономически эффективной трансформации работы с данными и их анализа

Наши программные решения используют следующие технологии:

  • нейросетевые библиотеки (Tensorflow, Keras, PyTorch, Сaffe);
  • библиотеки классического машинного обучения (градиентный бустинг, метод опорных векторов, линейная регрессия – Scikit-learn, H20);
  • отдельные реализации градиентного бустинга (Catboost, xgboost, lightGBM);
  • библиотеки работы с текстом – NLP (Nltk, gensim, spaCy);
  • библиотеки обработки видео и компьютерного зрения (OpenCV, PCL, face_recognition, albumentations);
  • анализ географического положения (OsmApi, geopy);
  • библиотеки обработки данных и общий математический аппарат (Pandas, numpy, scipy);
  • библиотеки работы с временными последовательностями и последовательностями событий (statsmodel, fbprophet, arch).

Также для решения задач мы используем открытые API и базы данных для обогащения данных информацией о погоде, объектах на карте, курсах валют, событиях и т.д.

Достижения команды

  1. Побеждаем в Хакатонах
    AI Hack (Газпромнефть), M.Smart (М.Видео)
  2. Получаем награды
    34 медали на Kaggle
  3. Организуем курсы
    1. Курс для Chief Digital Transformation Officers – совместно Центром Стратегических Разработок
    2. Образовательный интенсив и видеокурсы «Остров 20.35» – совместно с Университетом НТИ
    3. Курс Machine Learning в бизнесе – совместно с Binary District
    4. Курсы Data Mining in Action – совместно с экспертами МФТИ
  4. Проводим образовательные треки
    Трек «Большие данные и машинное обучение» на Олимпиаде НТИ – совместно с АСИ, РВК и «Кружковым движением» НТИ
  5. Собираем Russian AI Forum — RAIF
    Ежегодно:
    • 40+ спикеров, 4 трека
    • 800+ участников
    • 1 хакатон и 3 номинации (партнеры – «АльфаСтрахование», НЛМК, «М.Видео», Банк УРАЛСИБ, Росреестр, «Утконос» и др.)

Почему мы способны привести проект к успеху?

Почему «Инфосистемы Джет» в AI / ML лучше, чем вендор, стартап или собственная команда?

Всего 35% трудозатрат в ML-проекте приходится на работу с ML-моделями, остальное 65% — это аналитика и документирование, постановка задачи, управление, коммуникации, сложная разработка, подготовка инфраструктуры и т.д. Никакой стартап или своя команда без опыта не способны «вытянуть» такие разносторонние проекты.

Что есть успех? Возврат инвестиций!

Частый результат ML-проектов — только математика, не привязанная к деньгам. Это Data Science во зло: деньги потрачены, а что делать с информацией, не ясно.

Наш подход — реализовать интерпретацию данных и возможность принимать решения на их основе, обеспечить экономический эффект и возврат инвестиций.

С кем мы работаем:

«РИВ ГОШ»

«РИВ ГОШ»

Новый импульс (Утконос)

Новый импульс (Утконос)

vekjivi.png

Век Живи

М. Видео

М. Видео

logo2.5fe1c7433defc49065783ae6f0a7aa6c.svg

Контрол Лизинг

НЛМК eps синий (1).png

НЛМК

Сбербанк России

Сбербанк России

и другие.

О нас пишут
Shopolog

Обсуждение с экспертами новостей прошедшей недели в e-commerce

Коммерсантъ

Глубокое погружение

Много шума, мало интеллекта

DataReview.png

Чьи рабочие места уже занял искусственный интеллект? И то ли еще будет…

New Retail

Узнать и сравнить: как предсказывать поведение покупателей

Клерк

Заменят ли бухгалтеров роботы? Почему власти прицепились к «живым» бухгалтерам

CNews

Шифровальщики раздули ИБ-бюджеты

Ведомости

Чем питается искусственный интеллект

Правительство займется искусственным интеллектом для Путина

Инвест-Форсайт

Искусственный интеллект будет стоить $1,2 трлн

Российская Газета

Бизнес опутан сетью

Мы пишем
Национальный Банковский Журнал

Jet Detective: больше, чем антифрод

Computerworld

Математики против мошенников и брака

Машинное обучение: у подножья горы

CNews

Евгений Колесников: Машинное обучение, или Как бизнес практикует прикладную магию

Коммерсантъ

Форум чемпионов

Искусственный интеллект поднимут за три года

«Инфосистемы Джет» озвучила итоги первого форума RAIF

Вложиться в интеллект

Metronews

Технологии искусственного интеллекта изменят бизнес уже через пять лет

New Retail

Зачем ритейлеру машинное обучение? 7 «железных» причин

Forbes

Гонка технологий. Как искусственный интеллект помогает бизнесу

Пройти мимо: почему в России катастрофически мало применяется искусственный интеллект

aiconference

Евгений Колесников: искусственный интеллект – не «Красная королева»

Профиль

Время шевелить электронными мозгами

Retail & Loyalty

Перспективы искусственного интеллекта и машинного обучения в сфере ритейла

РБК

Интеллект без ошибок

ТВ
РБК ТВ

Хрупова. Лидеры рынка

JSON.TV

Евгений Колесников, «Инфосистемы Джет» о первом чемпионате по искусственному интеллекту: «RAIF - это хорошая возможность стартапам заявить о себе»

Владимир Молодых. Инфосистемы Джет: Многие компании будут проходить путь Digital Transformation

1 канал

Вот и верь после этого… роботам. Доброе утро. Фрагмент выпуска от 10.10.2017

Радио
Mediametrics

С интересными об интересном. Искусственный интеллект в бизнесе

Кибертех. Большие данные и машинное обучение

BFM

Следующая остановка — Океания: в московском метро запущена система распознавания лиц

Российская компания стала третьей в мире по распознаванию пешеходов

Радио России

http://www.radiorus.ru/brand/57087/episode/2059935

Хабр
habr

Участникам чемпионата RAIF стали доступны бизнес-данные «М.Видео»

Как мы в хакатоне AI.HACK победили, или Когда нужно выключить искусственный интеллект и включить естественный

БЛОГ КОМПАНИИ ИНФОСИСТЕМЫ ДЖЕТ RAIF-Challenge 2017: онлайн-чемпионат по искусственному интеллекту. Применяем ML/AI на практике

ПО для машинного обучения на Python

В чём мерить будем? Как выбрать правильные ML-метрики под задачи бизнеса

«Инфосистемы Джет», Росреестр, НЛМК и «Утконос» запускают AI-хакатон

Результаты AI-хакатона RAIF Hackathon 2018

Что дает рознице машинное обучение: пример проекта

Выкупят/не выкупят: наш ML-пилот в «Утконосе»

Новости
РАЭРР

НА ЧТО СПОСОБНО МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ В РИТЕЙЛЕ – ПОКАЖЕТ ЧЕМПИОНАТ «RAIF-CHALLENGE 2017». РЕГИСТРАЦИЯ НАЧАЛАСЬ

Альфа Страхование

Российский Чемпионат по системам искусственного интеллекта «RAIF-Challenge 2017» пройдет при поддержке «АльфаСтрахование»

Инфосистемы Джет

Компания «Инфосистемы Джет» создала собственное антифрод-решение Jet Detective

Компания «Инфосистемы Джет» запустила Чемпионат по искусственному интеллекту «RAIF-Challenge 2017»

Бизнес-данные «М.Видео» стали доступны участникам Чемпионата по системам искусственного интеллекта

В Москве пройдет практический бизнес-форум по системам ИИ

Чемпионат по искусственному интеллекту «RAIF-Challenge 2017» на финишной прямой

Искусственный интеллект для российского бизнеса – на RAIF-2017

Искусственный интеллект на форуме RAIF: AI’M HERE

Российский рынок ML и AI вырастет до 28 млрд рублей к 2020 г.

Jet Detective и Jet Signal внесены в реестр отечественного программного обеспечения

Команда «Инфосистемы Джет» – победитель хакатона AI.Hack

«Рив Гош» повышает уровень продаж с помощью Machine Learning

«Инфосистемы Джет», Росреестр, НЛМК и «Утконос» запускают хакатон

Спикерами RAIF 2018 станут топ-менеджеры и эксперты крупнейших компаний

Искусственный интеллект повышает точность товарных рекомендаций в сети аптек «ВЕК ЖИВИ»

Искусственный интеллект снижает риски и повышает безопасность на транспорте «КОНТРОЛ лизинг»

Топ-менеджеры крупнейших компаний обсудили применение ML/AI на RAIF 2018

В Москве прошел RAIF Hackathon 2018 с призовым фондом более 1 000 000 рублей

При поддержке «Инфосистемы Джет» пройдет курс Data Mining in Action

ML-решение «Инфосистемы Джет» спрогнозировало выкуп товаров в «Утконосе» с точностью 80%

Школьники разработали систему искусственного интеллекта для квадрокоптера