Интеграция моделей машинного обучения в приложения

Назначение

Внедрение разработанных и обученных моделей машинного обучения в программные приложения и системы для автоматизации задач, улучшения функциональности, повышения эффективности и обеспечения интеллектуальной обработки данных.

Использование

• Автоматизация принятия решений.
• Прогнозирование.
• Персонализация.
• Анализ данных.
• Выявление аномалий.
• Распознавание образов.

Уровни

• Подготовка модели: экспорт обученной модели в формат, пригодный для интеграции.
• Разработка API: создание API для взаимодействия приложения с моделью машинного обучения.
• Интеграция кода: написание кода для вызова API и обработки результатов.
• Тестирование: проверка работоспособности интеграции и качества работы модели в приложении.
• Развертывание: развертывание приложения с интегрированной моделью в рабочей среде.
• Мониторинг: отслеживание производительности и точности модели в процессе эксплуатации.

Сервисы

• Разработка ПО.
• Разработка API.
• Интеграция систем.
• Тестирование ПО.
• Поддержка и сопровождение.

Состав

• Разработчики ПО.
• Инженеры машинного обучения.
• Тестировщики.
• DevOps-инженеры.
• Документация.