Искусственный
интеллект для бизнеса

Генерация изображений и персонализированных моделей

Применение:
— создание изображений по текстовым описаниям, тренировка моделей для индивидуализированных портретов и других изображений.

Примеры таких систем включают DALL-E от OpenAI и Midjourney. Эти модели обучаются на больших наборах данных, содержащих изображения и соответствующие им текстовые описания. В результате они могут создавать уникальные изображения, которые соответствуют заданным параметрам. Можно тренировать модель для создания портретов, учитывающих особенности конкретного человека. Это может применяться в различных сферах, таких как искусство, мода, реклама и в медицине для создания визуализаций.

Data Science и обработка данных

Применение:
— сбор, нормализация, обогащение данных, выявление аномалий и паттернов;
— анализ данных с использованием статистических методов и машинного обучения.

Это важные инструменты для анализа информации и извлечения из нее полезных инсайтов.

Интеграция AI-решений

Применение:
— внедрение и настройка AI-решений в существующие бизнес-процессы и приложения, включая обработку изображений, аудио и видео в мобильные и веб-приложения.

Помогает снижать издержки и повышать производительность за счет автоматизации.

Реализация виртуальных помощников и чат-ботов

Применение:

— создание многофункциональных голосовых и текстовых ассистентов с интеграцией в корпоративные системы.

Чат-боты выполняют рутинные задачи — обработка запросов, планирование встреч, управление расписанием. Они могут работать 24/7, обеспечивая поддержку пользователей в любое время. Виртуальный помощник может снизить затраты на персонал и улучшить качество клиентского сервиса.

Обучение и настройка моделей

Применение:
— разработка и дообучение кастомных моделей машинного обучения для специфических задач;
— настройка и использование LLM (large language models) для улучшения бизнес-процессов.

Дообучение моделей на прикладных данных, создание собственных AI-моделей или интеграция существующих в бизнес-процессы.

Обработка естественного языка (NLP)

Применение:
— извлечение и структурирование информации, анализ тональности текста;
— генерация текста и создание чат-ботов, цифровых двойников-консультантов;
— автоматизация обработки юридических документов, перевод и разъяснение текста.

Это подраздел компьютерных наук, который занимается тем, чтобы компьютеры могли понимать и обрабатывать человеческий язык. Задача NLP — программировать компьютеры для анализа и обработки данных на естественном языке. Используется в разработке диалоговых систем, машинном переводе, рекламе, аналитических программах.

Рекомендательные системы

Применение:
— построение систем рекомендаций для персонализированного выбора контента или товаров;
— фильтрации;
— разработка решений, учитывающих интересы пользователей и бизнес-цели.

Разработка алгоритмов для создания персонализированного контента, подборок услуг и товаров. Применяется в стриминговых сервисах, в маркетплейсах и цифровых продуктах по заказу услуг, продуктов или товаров.