Машинненавчання

Машинне навчання (ML) – це технологія, яка дає змогу комп’ютерам навчатися на даних і самостійно вдосконалювати свої алгоритми без прямого програмування. Для бізнесу це означає здатність виявляти приховані закономірності, робити прогнози та ухвалювати більш точні рішення на основі даних. Завдяки ML компанії можуть збільшувати конверсії та утримання клієнтів, знижувати витрати і оптимізувати внутрішні процеси. Команда SKALAR має світовий рівень експертизи у галузі ML та вміє перетворювати передові алгоритми на практичні рішення, що приносять реальну користь вашому бізнесу. Іншими словами, ми не просто впроваджуємо модель – ми будуємо інтелектуальну систему під ваші завдання. Ваш проєкт – у надійних руках нашої експертизи!

"Без машинного навчання та ШІ, компанії втрачають зв'язок з клієнтами, ринком та майбутнім." - Сатія Наделла, генеральний директор Microsoft

Повернутись

Scroll

Виявляти приховані можливості та використовувати їх для створення конкурентних переваг

Для успішної реалізації проєктів із машинного навчання потрібні глибоке аналітичне опрацювання та досвід роботи з даними. За оцінками експертів, до 80% успіху ML-ініціативи визначається на етапах планування, аналізу даних і підготовки вимог. Саме тому в SKALAR на стартовому етапі підключаються аналітики з багаторічним досвідом: вони ретельно вивчають ваш бізнес, дані й процеси, щоб сформувати правильне бачення майбутнього рішення. Наші спеціалісти вже понад 11 років створюють індивідуальні ІТ-рішення та системи автоматизації – накопичений досвід дає змогу відразу бачити найкращі шляхи застосування AI для досягнення ваших цілей.

Аналітики SKALAR детально оцінюють ваші бізнес-процеси та наявні дані, виявляють «вузькі місця» й точки зростання, де ML може дати максимальний ефект. Результатом цієї експертизи стає формалізований набір вимог до рішення. Ми готуємо ключову проєктну документацію, яка задає чіткий напрям ML-проєкту:

BRD (Business Requirements Document) – бізнес-вимоги. Описуються цілі та завдання проєкту з позиції бізнесу: яку проблему має розв’язати ML-рішення, яких KPI планується досягти, які існують обмеження та ризики.

FRD (Functional Requirements Document) – функціональні вимоги. Фіксуються функції системи та особливості алгоритмів, необхідні для задоволення бізнес-вимог. Описується, що саме має робити ML-система: які дані використовувати, які моделі та метрики якості потрібні, як вона інтегруватиметься у процеси.

PRD (Product Requirements Document) – зведений документ вимог. Поєднує бізнесові та функціональні вимоги в єдину специфікацію ML-продукту. У PRD детально описуються всі аспекти майбутньої системи: функції та модулі, вимоги до даних і моделі, UX/UI (якщо рішення має користувацький інтерфейс), продуктивність, безпеку, інтеграції та інші важливі деталі для розробки та впровадження.

Завдяки ретельно підготовленій документації на початку всі учасники проєкту – замовник, аналітики, дата-інженери, розробники, ML-спеціалісти – перебувають в одному інформаційному полі. Це знижує ймовірність помилок під час розробки та заощаджує час і бюджет.

Основні етапи впровадження ML-проєкту

Виявлення та пріоритизація бізнес-цілей

01/

Ми починаємо з занурення у ваш бізнес: проводимо інтерв’ю зі стейкхолдерами, вивчаємо стратегічні цілі компанії та проблеми, які планується вирішити за допомогою AI. Важливо визначити пріоритетні завдання, де машинне навчання принесе найбільшу користь, щоб сфокусувати проект у правильному напрямку.

Аналіз процесів та даних

02/

Наші аналітики досліджують існуючі бізнес-процеси та оцінюють доступні дані. Ми визначаємо, які процеси можна оптимізувати за допомогою ML-рішення, та проводимо аудит даних: чи достатньо історичних даних, яка їх якість, чи потрібні додаткові джерела. Результатом етапу стає розуміння, які ML-моделі доцільно застосовувати та які дані потрібно буде зібрати або підготувати.

Формування вимог і підготовка даних

03/

На основі аналізу ми формуємо перелік вимог до майбутньої системи: її функціонал, важливі метрики ефективності, інтеграція у чинну IT-інфраструктуру. Паралельно починається первинна підготовка даних — збір, очищення, приведення до необхідного формату. Чітко описані вимоги (BRD/FRD) та підготовлені дані є фундаментом для успішної розробки моделі.

Розробка архітектури ML-рішення

04/

Архітектори та ML-інженери SKALAR проектують комплексне рішення: визначають алгоритми і підходи до моделювання, продумують архітектуру даних (сховища, потоки даних) та інтеграцію з іншими системами. Також обирається технологічний стек — від фреймворків машинного навчання до інфраструктури для розгортання моделі. Паралельно готується проектна документація та прототипи.

Планування впровадження

05/

Ми розробляємо детальний план реалізації проекту з етапами розробки та впровадження ML. План включає ітерації побудови моделі (Proof-of-Concept, прототип, фінальна модель), етапи інтеграції, тестування та навчання персоналу. Призначаються ролі команди, визначаються строки та ресурси для кожної фази.

Оцінка вартості та ROI

06/

На основі детальних вимог і плану ми розраховуємо бюджет проекту — прозору кошторисну відомість без ризику прихованого зростання витрат. Крім вартості, ми допомагаємо оцінити очікувану економічну віддачу від впровадження ML (ROI), щоб ви розуміли, коли інвестиції окупляться. Такий підхід гарантує впевненість у доцільності проекту ще до початку розробки.

Розробка моделі та контроль якості

07/

Команда дата-сайентистів та розробників розпочинає створення рішення. Ми будуємо та навчаємо ML-модель(і), паралельно розробляючи супутню інфраструктуру (дані, бекенд, інтерфейси). Проводяться регулярні тести якості, QA-інженери контролюють стабільність роботи всіх компонентів, а ML-фахівці удосконалюють модель до досягнення цільових метрик точності.

Впровадження, навчання та підтримка

08/

Готове ML-рішення розгортається у робочому середовищі та інтегрується у ваші бізнес-процеси. Ми навчаємо ваших співробітників роботі з новою системою і надаємо технічну підтримку після запуску. SKALAR забезпечує подальший розвиток рішення: моніторинг якості моделі, оновлення алгоритмів у міру зміни даних чи бізнесу, масштабування системи під зростаючі навантаження.

На кожному з цих етапів проєкт перебуває під пильним контролем експертів SKALAR. Такий системний підхід до впровадження ML забезпечує передбачуваність результату та мінімізує ризики. Ви можете бути впевнені — довіривши нам проєкт із машинного навчання, ви отримуєте партнера, який веде роботу «під ключ» — від концепції до стабільного результату й зростання ефективності у вашому бізнесі.

Які ML-рішення ми створюємо

Наш досвід охоплює проєкти машинного навчання для різних галузей: роздрібна торгівля, виробництво, B2B-сервіси, HoReCa та інші. У кожній сфері ML допомагає вирішувати специфічні завдання та приносить вимірну користь. Нижче наведено приклади ML-рішень, які ми розробляємо для бізнесу в різних галузях:

Ритейл (роздрібна торгівля)

Алгоритми машинного навчання виявляють шахрайські транзакції, прогнозують відтік клієнтів і допомагають вчасно їх утримувати. Також рішення на основі даних дозволяють сегментувати клієнтів за поведінкою, персоналізувати рекомендації товарів і оптимізувати результати пошуку на сайті. У підсумку ритейл отримує зростання конверсії та середнього чека, зниження втрат від шахрайства й точніший маркетинг.

B2B-сектор

Системи машинного навчання використовуються для прогнозування попиту на продукцію і оптимізації запасів, що знижує складські витрати. Алгоритми допомагають автоматично розраховувати оптимальні ціни з урахуванням ринкових факторів, аналізувати ризики при кредитуванні або виборі партнерів. Крім того, ML-моделі вдосконалюють логістику в B2B — будують ефективні маршрути доставки з урахуванням часу і вартості. Все це дозволяє компаніям сегмента B2B приймати обґрунтовані рішення швидше й ефективніше.

Виробництво

На фабриках і заводах ML підвищує ефективність завдяки предиктивній аналітиці. Моделі прогнозують стан обладнання за даними з датчиків — що дозволяє проводити профілактику і уникати простоїв. Системи компютерного зору автоматично виявляють дефекти продукції на конвеєрі, зменшуючи кількість браку. Машинне навчання також оптимізує управління запасами сировини та готової продукції, прогнозуючи попит і запобігаючи надлишкам. Результат — економія на ремонтах і браку, безперервний виробничий цикл і скорочення операційних витрат.

HoReCa (ресторани і доставка)

Алгоритми машинного навчання автоматизують розподіл замовлень і ресурсів. Наприклад, система самостійно визначає, у якому цеху і яким кухарям доручити приготування страви або як краще розподілити замовлення між курєрами, враховуючи відстань, затори і час доставки. При збоях (неявка працівника, поломка авто) модель оперативно перебудовує план, уникаючи затримок. Крім того, ресторани використовують ML для оцінки ефективності персоналу, аналізу відгуків клієнтів і таргетування акцій для постійних гостей. Це дозволяє підвищити швидкість обслуговування, задоволеність клієнтів і ріст виручки завдяки лояльній аудиторії.

Це лише частина реальних сценаріїв, у яких штучний інтелект приносить користь бізнесу. Зрештою, будь-який процес, де є дані та потреба в оптимізації, — кандидат на покращення за допомогою машинного навчання. Якщо у вас є завдання, яке ви хочете вирішити за допомогою ML, ми в SKALAR знайдемо відповідне рішення під вашу галузь і специфіку.

Чому варто обрати саме нас

Найвищий рівень експертизи в Data Science

Аналітика даних — наш головний профіль. Ми ретельно вивчаємо бізнес-завдання клієнта й підбираємо ML-рішення на основі даних і глибокого розуміння галузі. Ви отримуєте не просто підрядника, а експерта-консультанта, який допомагає уточнити бачення продукту та сформулювати правильні вимоги. Такий рівень опрацювання на старті гарантує, що фінальне рішення на 100% відповідатиме очікуванням і справді вирішить вашу бізнес-проблему.

Досвід реалізації складних AI-проєктів

SKALAR має великий досвід успішного впровадження проєктів у сфері штучного інтелекту та великих даних. У нашому портфоліо є системи, на розробку яких витрачено понад 20 000 годин, і які стабільно працюють у клієнтів. Ми знаємо, як спроєктувати ML-архітектуру для великих обсягів даних, забезпечити надійність і безпеку на корпоративному рівні. Якщо вашому проєкту потрібна масштабованість і відмовостійкість, у нас є необхідний досвід.

Команда експертів із досвідом 18+ років

До виконання вашого проєкту залучаються ключові фахівці SKALAR: бізнес-аналітики, системні архітектори, ML-інженери, старші розробники та менеджери — кожен із 10–18 роками досвіду у своїй сфері. Фактично над вашим проєктом працює команда ветеранів ІТ-індустрії, які бачили десятки кейсів і технологій. Такий багаж знань допомагає знаходити оптимальні рішення там, де менш досвідчені команди можуть зіткнутися з труднощами.

Унікальний підхід, що поєднує бізнес та інновації

Ми розглядаємо кожен проєкт комплексно — одночасно з точки зору технологій, бізнес-цінності та зручності для користувачів. Наш підхід поєднує класичні методи аналізу (системне мислення, CRISP-DM для даних) із гнучкими практиками розробки (Agile/Scrum). Це забезпечує баланс між ретельним плануванням і здатністю адаптуватися до нових даних або змін на ринку. У результаті проєкти виконуються вчасно, в межах бюджету і залишаються гнучкими до змін.

Повний цикл послуг «під ключ»

Наша компанія закриває всі потреби ML-проєкту: аналітика та консалтинг із даних, збір і підготовка датасетів, розробка та навчання моделей, програмна реалізація, інтеграція, навчання персоналу, підтримка та розвиток. Вам не доведеться залучати сторонніх спеціалістів чи підрядників — SKALAR бере на себе повну відповідальність за результат на кожному етапі. Це економить ваш час і ресурси та гарантує високу якість, адже за весь процес відповідає одна злагоджена команда.

Найчастіші питання, які нам задають

Які бізнес-завдання можна вирішити за допомогою машинного навчання?

Скільки історичних даних потрібно для ефективного навчання моделі?

Скільки часу займає розробка та впровадження ML-рішення?

Скільки коштує проєкт зі створення ML-рішення?

Як відбувається інтеграція ML-моделі в існуючі системи та процеси?

Як ви перевіряєте якість і точність моделей?

Наскільки безпечними будуть мої дані при використанні ML-рішення?

Чи надаєте ви підтримку після впровадження ML-рішення?

Якщо у вас залишилися інші запитання — наша команда з радістю проконсультує щодо всіх аспектів впровадження AI у ваш бізнес.

Стек Технологій

Front-end

Back-end

БД та аналітика

Мобільні додатки

Розгортання та Моніторинг

Bootstrap

HTML 5

React.js

Figma

Modern Web App

d3.js

Redux

JavaScript

Web Sockets

Backbone.js

SCSS

CSS 3

Переглянути всі технології

Чи готові почати розробку проекту?

Залиште заявку — і команда SKALAR звʼяжеться з вами, щоб обговорити деталі та запропонувати найкращу стратегію впровадження ML для вирішення ваших завдань. Ми допоможемо втілити вашу ідею в життя з максимальною ефективністю та вивести бізнес на новий рівень завдяки можливостям штучного інтелекту!

Приклади, де ми допомогли бізнесу реалізувати потенціал штучного інтелекту

Комплексна система автоматизації для dark kitchen-ів, покликана автоматизувати приймання, приготування і доставку замовлень. ZALP дає змогу скоротити штат і збільшити рентабельність більш ніж на 15% і виключити запізнення для 95% замовлень, що забезпечує високе повернення клієнтів

(Дивитись кейс)

20 000 годин

Перейти на сайт

Zalp