Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe

MLOps i wdrożenie modeli produkcyjnych

  • Rejestr modeli, wersjonowanie i powtarzalne pipeline treningowe.
  • Automatyczne wdrożenie do endpointów batch lub inference w czasie rzeczywistym.
  • Monitoring driftu, SLA wydajności i rollback wadliwych modeli.
  • On-prem lub chmura — zgodnie z wymaganiami residency danych.

Usługi inżynierii danych dla projektów AI

Budujemy platformy danych on-premises i w chmurze, wymiarowane pod obciążenia analityczne, a nie skopiowane z architektury operacyjnego systemu CRM.

Przykładowe metody i projekty:

Wizja komputerowa

  • Klasyfikacja obrazów
  • Detekcja obiektów (YOLO i pokrewne detektory)
  • Segmentacja instancji i semantyczna (Mask R-CNN i następcy)
  • OCR na dokumentach i nośnikach przemysłowych

Przetwarzanie języka naturalnego

  • Klasyfikacja tekstu, w tym sentyment aspektowy
  • Rozpoznawanie encji nazwanych
  • Asystenci i systemy retrieval — statystyczne albo regułowe, zależnie od ryzyka i danych

Plus klasyczne uczenie nadzorowane i modele szeregów (w tym rodzina ARIMA), gdy wygrywają z cięższą siecią.

Inżynieria platform danych

Nasi inżynierowie danych posiadają ekspertyzę w technologiach stosowanych w architekturach chmurowych i lokalnych.

Tworzymy architekturę danych od podstaw lub rozbudowujemy istniejącą platformę o warstwy magazynowania (data lakes i hurtownie), potokowanie danych (ETL, przetwarzanie wsadowe) oraz komponenty analityczne (narzędzia BI, wdrożenia modeli AI).

Aplikacja Technologie i języki programowania
Zdrowie — modele narracyjne, klasyfikacja i analiza statystyczna. Bezpieczeństwo IT — klasyfikatory złośliwych poleceń, modele zachowań, wykrywanie anomalii. Wyszukiwanie i dokumenty — NLP na wewnętrznych korpusach i indeksach crawl. Robotyka i systemy embedded — symulacja, wizja komputerowa i sterowanie w projektach, które faktycznie dostarczyliśmy — nie jako sucha lista referencyjna. Metody numeryczne — warm-start solverów i modele surroganckie.

NLP: spaCy, Hugging Face Transformers, NLTK; anotacja w Doccano albo Prodigy; architektury encoder/decoder (rodzina BERT, transformery długiego kontekstu, bieżące API LLM tam, gdzie pasują).

Wizja komputerowa: PyTorch, TensorFlow / Keras, Detectron2, YOLO; anotacja w CVAT. Obszary z udokumentowanymi wdrożeniami: obrazowanie medyczne, analiza dokumentów, inspekcja przemysłowa i monitoring CCTV.

Inżynieria: Python i R do modelowania; Java / Spring i Node, gdy produkt tego wymaga; Docker, Kubernetes, Terraform, Ansible; PostgreSQL, Kafka, Spark, gdy wolumen to uzasadnia; AWS, GCP i Azure.

Więcej usług