Исследования и разработки в области машинного обучения, построение новых моделей и алгоритмов, проверка гипотез и концепций, а также различных подходов к решению самых сложных задач. Результатом проведения таких исследований - является создание прототипа систем, на базе которых, в случае успеха строятся полноценные интеллектуальные системы. Команда имеет огромный опыт проведения научных исследований. Сотрудники компании имею множество научных публикаций в самых рецензируемых научных журналах.
За 2023 - 2024 год сотрудники компании опубликовали более 50 научных работ и исследований в российских и зарубежных журналах, приняли участия в десятках научных конференциях в России и Европе.
Большинство наших разработок в области анализа данных и машинного обучения тесно связаны с научной деятельностью, проводимой на факультете информационных технологий и программирования Санкт-Петербургского исследовательского университета информационных технологий, механики и оптики (ИТМО). Участники нашей команды – молодые ученые, сотрудники научных лабораторий университета и участники исследовательских проектов, реализуемых совместно с ведущими российскими и международными институтами. Мы очень гордимся тем, что наши технологии и продукты разрабатываются на стыке математики, программирования, визуализации больших данных и находят применение в различных областях повседневной человеческой деятельности.
Консалтинг в области внедрения систем на базе ИИ. Data mining, анализ требований и рекомендации по сбору данных для построения аналитических систем.
Первоначальный и один из самых важных и длительных этапов построение систем на базе искуственного интеллекта - сбор и анализ данных. Качественный анализ и предобработка данных позволяет, уже на начальном этапе получать интересные результаты и закономерности. Мы проводим исследование и глубокий анализ собранных данных, выявляя аномалии и различные закономерности в данных. В рамках этой программы выбираются признаки (featuries selection), которые имеют наибольшее влияние на результат, а также конструируются новые признаки (инженеия признаком), которые зачастую имеют довольно сложный вид. Среди основных задач анализа данных выделим:
Итогом такого исследование является полноценный отчет и математические модели, а также множество идей по построению систем на базе ИИ, в частности по созданию прогнозных и рекомендательных систем, систем помощи принятия решений.
