Daugelis mašininio mokymosi projektų taip ir lieka koncepcijos ar prototipo stadijoje. Agmis kuria ir diegia realiam naudojimui paruoštus mašininio mokymosi sprendimus, paremtus gamybos, mažmeninės prekybos ir kitų pramonės sričių duomenimis. Mūsų tikslas – ne tik sukurti veikiantį ML modelį, bet ir sėkmingai integruoti jį į jūsų verslo procesus. Nuo 2007 m. sukaupta 19 metų individualių programinės įrangos ir DI sprendimų kūrimo patirtis leidžia orientuotis į išmatuojamus verslo rezultatus.
Rezervuoti konsultaciją
Konsultacijų rinkoje netrūksta mašininio mokymosi prototipų, kurie puikiai veikia testinėje aplinkoje, tačiau nepasiteisina realiomis sąlygomis. Duomenys pasirodo sudėtingesni nei tikėtasi, infrastruktūra nėra paruošta modelių veikimui dideliu mastu, o po kelių mėnesių modelių tikslumas pradeda prastėti ir niekas to nestebi. Kokybiškos mašininio mokymosi konsultacijos turi apimti visas šias sritis, o ne tik paties modelio sukūrimą.
Būtent šią spragą padeda užpildyti Agmis. Dirbame su visu sprendimo gyvavimo ciklu – nuo duomenų architektūros ir modelio diegimo iki ilgalaikės stebėsenos. Projektui pasibaigus gaunate veikiančią sistemą, o ne tik eksperimentinį modelį ar „notebook“ failą.
Kiekvieną modelį nuo pirmos dienos projektuojame atsižvelgdami į jūsų infrastruktūrą. Diegimas nėra paliekamas projekto pabaigai.
Esame sertifikuoti pagal ISO/IEC 27001 ir veikiame ES. Suprantame Europos duomenų valdymo bei apsaugos reikalavimus, kurių ne visada paiso kitoms rinkoms orientuoti tiekėjai.
Mūsų automobilių sėdynių kokybės patikros sistema veikia 27 kartus greičiau nei rankinė patikra – vienai sėdynei patikrinti reikia 2,2 sekundės, o daugiau nei 40 sėdynių modelių defektų aptikimo tikslumas siekia 99 %. Tokio rezultato siekiame ir kituose projektuose.
Mūsų mašininio mokymosi konsultacijos apima keturias pagrindines sritis. Kiekvienoje jų remiamės realiai įdiegtais sprendimais ir išmatuojamais verslo rezultatais.
Paverskite istorinius veiklos duomenis pagrindu tikslesniems ateities sprendimams. Kuriame prognozavimo modelius paklausos planavimui, gamybos grafikų sudarymui, našumo optimizavimui ir techninės priežiūros poreikio prognozavimui. Jei prognozavimas vis dar atliekamas skaičiuoklėse, neefektyvumo kainą dažniausiai galima aiškiai išmatuoti.
Projektuojame ir diegiame vaizdo analize pagrįstas patikros, objektų aptikimo ir klasifikavimo sistemas gamybai, logistikai, žemės ūkiui bei darbuotojų saugos kontrolei. Maisto gamybos įmonėje įdiegtas mūsų sprendimas realiomis gamyklos sąlygomis pasiekė 93 % šalmų ir liemenių bei 100 % veido kaukių aptikimo tikslumą.
Automatizuojame informacijos išgavimą iš dokumentų, jų klasifikavimą ir apdorojimo procesus. Taip pat konsultuojame dėl didžiųjų kalbos modelių (LLM) integravimo vidinės informacijos paieškai, sutarčių analizei ir ataskaitų rengimui – objektyviai įvertindami, kur kalbos modeliai kuria realią vertę, o kur gali didinti riziką.
Nepastebimai prastėjantis modelis gali kelti daugiau problemų nei jo nebuvimas. Projektuojame stebėsenos, pakartotinio apmokymo ir versijų valdymo infrastruktūrą, kuri padeda išlaikyti mašininio mokymosi sistemų tikslumą ilgalaikėje perspektyvoje. Šis etapas dažnai lieka už konsultacinių projektų ribų – mes jį įtraukiame.
Keturi aiškūs etapai, kiekvienas su konkrečiu rezultatu – be neapibrėžtų, besitęsiančių kūrimo ciklų.
Įvertiname jūsų duomenų infrastruktūrą, naudojamus įrankius ir verslo tikslus. Jei mašininis mokymasis nėra tinkamiausias būdas spręsti jūsų užduotį, tai pasakome šiame etape – dar prieš skiriant biudžetą kūrimui. Mums tai yra konsultacijos dalis, o ne formalus perspėjimas.
Naudodami jūsų realius duomenis sukuriame veikiantį prototipą ir patikriname jo rezultatus pagal sutartus veikimo rodiklius prieš pereidami prie pilnos apimties kūrimo.
Kuriame pilnos apimties modelį glaudžiai bendradarbiaudami su jūsų inžinierių komanda. Sprendimą projektuojame pagal jūsų infrastruktūrą – vietinę, debesijos ar hibridinę – o diegimo procesus numatome nuo pat pradžių.
Įdiegiame sistemą, sukonfigūruojame stebėseną, nustatome pakartotinio modelio apmokymo kriterijus ir organizuojame struktūruotą žinių perdavimą jūsų komandai. Pasibaigus projektui sistema priklauso jums.
Rezultatai iš realiai veikiančių mašininio mokymosi projektų – ne kontroliuojamų bandomųjų aplinkų.
Pirmaujantis Europos gamintojas
99 % defektų aptikimo tikslumas daugiau nei 40 sėdynių variantų. Vienos sėdynės patikra – 2,2 sekundės. Sprendimas veikia realioje gamybos linijoje.
Skaityti atvejo analizę
Ortho Baltic
Priešoperacinis KT vaizdų apdorojimas sutrumpintas nuo 3 valandų iki 60 sekundžių. Tai leidžia chirurginį planavimą atlikti tą pačią dieną – anksčiau tai nebuvo įmanoma.
Skaityti atvejo analizę
Elektros tinklų analitikos technologijų lyderis
Padėjome 6 mln. JAV dolerių finansavimą pritraukusiam elektros tinklų analitikos startuoliui pereiti nuo „Jupyter“ užrašinių prie mastelio didinimui paruoštos ML infrastruktūros, naudojant „AWS SageMaker“ ir „Weights & Biases“.
Skaityti atvejo analizę
Feetsee
Mobilioji platforma diabetinės pėdos būklei stebėti namuose. Termovizija padeda anksti aptikti uždegimo požymius ir informuoti sveikatos priežiūros specialistus dar prieš išsivystant komplikacijoms.
Skaityti atvejo analizęNesiekiame būti visų sričių konsultantais. Mašininio mokymosi kompetenciją telkiame ten, kur turime sukaupę realią sprendimų diegimo patirtį.
Kokybės kontrolė, defektų aptikimas, prognozuojamoji techninė priežiūra, gamybos planavimas
Pasėlių stebėsena, derliaus prognozavimas, derliaus kokybės klasifikavimas
Eilių valdymas, lentynų analitika, paklausos prognozavimas, atsargų optimizavimas
Medicininio vaizdinimo analizė, priešoperacinio planavimo sistemos
Patikros iš oro, elektros linijų stebėsena, konstrukcijų analizė
Perimetro stebėjimas, įsibrovimų ir anomalijų aptikimas, kritinės infrastruktūros apsauga
Standartiniai rinkoje siūlomi įrankiai yra apmokyti naudojant bendro pobūdžio duomenis. Jūsų gamybos procesams, specifiniams defektams ar klientų elgsenai reikia modelių, apmokytų jūsų duomenimis ir pritaikytų konkrečiam verslo kontekstui. Individualios mašininio mokymosi konsultacijos leidžia pasiekti tokį tikslumą, kuris gali pagrįsti realius veiklos pokyčius ten, kur universalūs įrankiai nėra pakankami.
Techninis auditas paprastai trunka 2–3 savaites, prototipo kūrimas ir validavimas – 4–8 savaites, o produkcinės sistemos kūrimas – 8–20 savaičių, priklausomai nuo projekto apimties. Terminus apibrėžiame audito etape, dar prieš pradedant kūrimo darbus. Jei matome, kad projektui reikės daugiau laiko, apie tai informuojame šiame etape.
Modelis priklauso jums. Parengiame dokumentaciją, organizuojame struktūruotą žinių perdavimą jūsų komandai ir sukonfigūruojame stebėseną, kad sistemą galėtumėte savarankiškai eksploatuoti bei iš naujo apmokyti. Jei pageidaujate, galime teikti nuolatines MLOps priežiūros paslaugas, tačiau tai nėra privaloma.
Agmis yra sertifikuota pagal ISO/IEC 27001 ir dirba laikydamasi ES duomenų apsaugos reikalavimų. Esant poreikiui galime dirbti kliento infrastruktūroje, įskaitant nuo išorinių tinklų izoliuotas aplinkas. Taip pat taikome aiškius duomenų tvarkymo procesus reguliuojamose srityse, įskaitant sveikatos priežiūrą ir gamybą.
Taip, tačiau iš anksto aiškiai įvertiname, ką tai reiškia projekto apimčiai. Jei pradedate nuo nulio, pirmasis etapas paprastai apima duomenų infrastruktūros projektavimą ir duomenų surinkimo procesų sukūrimą. Tik tada pereinama prie modelio kūrimo. Šiuos darbus įvertiname audito metu ir išskiriame atskirai, kad tiksliai žinotumėte projekto apimtį bei reikalingas investicijas.
Fiksuotos minimalios projekto vertės neskelbiame, tačiau mažesni nei 30–50 tūkst. EUR mašininio mokymosi projektai retai būna ekonomiškai pagrįsti, nes parengiamųjų darbų ir audito apimtis išlieka panaši nepriklausomai nuo projekto dydžio. Jei jūsų užduotis mažesnė, jau pirmojo pokalbio metu pasiūlysime racionalesnį sprendimo kelią.