Разработка и внедрение
AI/ML-решений
под ключ
-
-
Азати предоставляет профессиональные AI/ML услуги для компаний СНГ, создавая кастомные решения по предиктивной аналитике, NLP, компьютерному зрению и автоматизации процессов, повышающие эффективность и прибыль.
Оставить заявкуВыберите удобную
модель взаимодействия
Почему выбирают нас?
Реальные кейсы AI/ML:
Опыт, который работает
AI-калькулятор калорий и распознавание блюд
📍 Для стартапа в области питания и здоровья
-
Python -
Caffe -
OpenCV
Клиенту требовалось создать приложение для точного подсчёта калорий сложных блюд через анализ изображений. Цель: автоматизировать процесс, минимизировать ручной ввод, ускорить оценку калорийности и повысить точность расчёта для пользователей в повседневной жизни, спорте, фитнесе и питании.
Наш подход:
Благодаря проекту стало возможно автоматически распознавать ингредиенты блюд и точно рассчитывать их калорийность в реальном времени. Пользователи получают удобный инструмент для отслеживания рациона, а бизнес современное AI/ML решение, которое ускоряет процессы, повышает точность данных и создаёт ценность для клиентов.
Наше решение:
- Разработка прототипа AI-калькулятора калорий: использование глубокого обучения и компьютерного зрения для автоматического распознавания компонентов блюд.
- Визуализация калорийности: выделение рамками распознанных продуктов и отображение калорийности каждого компонента.
- Повышение точности модели: ручное сопоставление категорий продуктов, например, разделение гарнира и мяса для точного подсчёта калорий.
- Мгновенный расчет калорий: система оценивает калорийность блюд в реальном времени для быстрого и удобного использования.
- Сбор и подготовка данных: создание базы высококачественных изображений блюд, учитывая разнообразие продуктов и способов приготовления.
- Разработка алгоритмов и шаблонов обработки: итеративная доработка модели для максимальной точности распознавания и оценки калорий.
NLP-решение для маркетинга в фармацевтике
📍 Для крупной фармацевтической компании
-
Python
-
MongoDB -
Metabase -
Google Cloud
Клиенту требовалось автоматизировать анализ анкет и отзывов медицинских специалистов, чтобы создавать отчёты, помогающие улучшать маркетинговые стратегии и повышать доверие к продуктам. Цель: сделать процесс сравнения препаратов проще, информативнее и удобным для специалистов и конечных пользователей.
Наш подход:
Благодаря прототипу стало возможно быстро и точно анализировать анкеты и отзывы врачей, получая структурированные отчёты для принятия решений на основе данных. Компания усилила доверие к продуктам, оптимизировала маркетинговые стратегии и повысила эффективность работы команды и продаж.
Наше решение:
- Разработка AI/NLP решения: автоматический анализ анкет и отзывов врачей с помощью искусственного интеллекта и обработки естественного языка.
- Генерация отчётов и анализ тональности: создание структурированных отчётов с выявлением ключевых мнений и тенденций по продуктам.
- Кастомная категоризация данных: автоматическая группировка и классификация информации по тематике для удобного понимания отзывов и трендов.
- Визуализация данных: продуманное отображение отчётов с использованием инструментов визуализации для лёгкой интерпретации результатов и принятия решений.
- Стандартизация и подготовка данных: обработка текста, исправление пунктуации, нормализация терминов и приведение данных к единому формату для корректной работы NLP алгоритмов.
- Итеративное улучшение модели: сегментация и анализ текстов, подсчёт оценок релевантности, формирование наглядных тематических отчётов для заказчика.
Облачная система для оцифровки документов
📍 Для компании, специализирующейся на цифровой трансформации и автоматизации
-
Java -
Pandas -
Python
-
Keras
-
Scikit-Learn
-
Numpy -
Tensorflow
-
Tesseract
-
OCR -
MongoDB
-
Matplotlib
Клиенту требовалось быстро и экономично оцифровывать большие объёмы сложной инженерной документации, включая схемы трубопроводов, промышленные планы и карты. Цель: автоматизировать извлечение данных из документов с гибкой структурой и уникальными сокращениями.
Наш подход:
Обработка инженерной документации полностью автоматизирована с точной идентификацией шаблонов и извлечением данных. Решение сокращает затраты в пять раз, освобождает сотрудников от рутинных задач и обрабатывает 120 000 документов за 24 часа, ускоряя вывод решений на рынок и повышая эффективность команды.
Наше решение:
- Разработка модуля оцифровки документов: перевод физических документов в цифровой формат с помощью AI-powered OCR.
- Модуль извлечения данных: автоматическое определение шаблонов и извлечение данных из различных типов документов.
- Модуль обнаружения ошибок: контроль точности извлечённых данных с маркировкой потенциальных ошибок.
- Модуль мониторинга производительности: отслеживание работы системы в реальном времени для повышения эффективности.
- Создание MVP: прототип системы был готов менее чем за две недели с высокой точностью извлечения первых документов.
- Постоянное улучшение модели: точность работы системы доведена до 97% благодаря итеративной настройке AI-модели.
Прогнозирование тенденций фондового рынка с помощью машинного обучения
📍 Для аналитического проекта
-
Python
-
NLTK
-
Keras
-
Gensim
-
World2Vec
Клиенту требовалось создать AI-прототип, который анализирует новости и предсказывает тенденции фондового рынка на основе анализа текста и тональности. Цель: автоматизировать обработку новостей и выявление ключевых факторов, влияющих на движение цен акций.
Наш подход:
Прототип показал эффективность применения AI и анализа тональности для выявления рыночных тенденций, продемонстрировал возможность масштабирования модели и улучшения точности прогнозов при расширении базы данных, открывая путь к более информированным инвестиционным решениям.
Наше решение:
- Обработка и подготовка данных: сбор, очистка и структурирование данных с помощью веб-скрейперов и ручной разметки.
- Анализ тональности и нарратива: использование LSTM нейронных сетей для оценки влияния новостей на фондовый рынок.
- Прогнозирование тенденций: создание модели, выдающей вероятностные прогнозы движения цен акций.
- Масштабируемая архитектура: разработка прототипа с взаимосвязанными скриптами для подготовки данных, машинного обучения и генерации результатов.
- Настройка политики обработки данных: оптимизация процессов работы с данными и тестирование MVP для повышения стабильности и точности модели.
Автоматизация подбора кандидатов для сокращения времени найма
📍 Для международной ИТ-компании
-
FastAPI -
PostgreSQL -
Pgvector -
Llama 3.3 70b -
OpenAI
-
LangGraph -
LangSmith -
stella_en_400M_v5
Клиент сталкивался с длительными и дорогостоящими процессами рекрутинга. Цель: ускорить подбор кандидатов, повысить точность совпадения с требованиями вакансий и сократить время формирования команд.
Наш подход:
Реализация AI-решения позволила сократить время найма на 40% и повысить точность подбора кандидатов на 25%. Процесс автоматизации уменьшил ручной труд и ошибки, предоставил прозрачные и обоснованные рекомендации для рекрутеров и ускорил формирование высокопроизводительных команд, обеспечивая быстрый рост эффективности проектов.
Наше решение:
- Извлечение данных с помощью LLM: использование моделей больших языковых моделей для эффективного извлечения информации из резюме различных форматов.
- Семантический поиск с векторным хранением: хранение данных в векторной базе для быстрого и точного поиска кандидатов по смысловому соответствию.
- Настраиваемая фильтрация релевантности: возможность регулировать вес критериев, таких как навыки, опыт и образование для каждого проекта.
- Виртуальная оценка кандидатов: оценка соответствия кандидатов проекту с пояснением причин выбора.
- Быстрая фильтрация кандидатов: мгновенная сортировка кандидатов по специфическим требованиям вакансии.
- Масштабируемая микросервисная архитектура: решение способно обрабатывать большие объёмы данных без потери скорости и точности.
Отраслевые решения для разных сфер бизнеса
- 💰 Финансы
- 🛡️ Страхование
- 🧬 Биотехнологии
- 🚚 Логистика
- 🛒 Ритейл
- 🏢 Недвижимость
- 🛢️ Нефть и газ
- 🚗 Автоиндустрия
- 🏗️ Строительство
- ✈️ Туризм
- 🏅 Спорт
- 📢 Маркетинг
- 🎭 Развлечения
- 🎓 Онлайн-образование
- 👥 Управление персоналом
Как это работает?
Расскажите нам о задаче
Опишите проект, его цели и технические требования, чтобы мы точно определили нужную экспертизу.
Получите подходящих кандидатов
Мы подберём разработчиков или команду с релевантным опытом в вашей отрасли и предложим несколько вариантов сотрудничества.
Начните работу
Заключаем договор и организуем бесшовную интеграцию разработчиков в вашу команду для оперативного начала работы.
