Разработка и внедрение AI/ML

Проект начинается с решения, которое нужно улучшить, и данных, которыми располагает компания. Это может быть прогноз закупок, контроль качества по изображению, обработка документов, анализ звонков или помощник для сотрудников. Под задачу выбираем метод и способ проверки.

Согласуем результат до разработки

На первом этапе разбираем процесс, доступность и качество данных, ограничения доступа и стоимость ошибок. Фиксируем исходный способ работы и критерии пилота. В оценке эффекта показываем допущения, объём ручной проверки и расходы на эксплуатацию.

Сроки зависят от готовности данных, необходимости разметки и доступа к интеграциям. План и состав работ согласуем перед началом соответствующего этапа.

Проверяем модель и приложение

Готовим данные и сравниваем подходящие методы с текущим расчётом или процессом. Обучение и настройку отделяем от итоговой оценки. Проверяем важные группы примеров, редкие ошибки и поведение при неполных данных.

Затем подключаем решение к рабочим системам. Для облака и инфраструктуры заказчика определяем доступ, нагрузку, хранение данных и восстановление после сбоев. Перед запуском проверяем весь процесс от входящих данных до действия сотрудника или приложения.

Поддерживаем качество после запуска

Мониторинг охватывает доступность, задержки, изменение входных данных и качество по мере появления проверенных результатов. Обновления моделей и правил проходят повторную оценку, для значимых изменений предусматриваем откат. Порядок реагирования и дальнейшую разработку закрепляем в условиях сопровождения.