Нейросети

Создание и настройка нейросетей для вашего бизнеса
Введите ваш телефон, мы
с Вами свяжемся и поможем
с реализацией Вашей идеи
СПАСИБО,
что оставили заявку на нашем сайте.
Мы с вами свяжемся в кратчайшие сроки.
Если у Вас срочный вопрос, звоните нам +7(495)190-01-44
Искусственная нейронная сеть (ИНС) — математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма. Это понятие возникло при изучении процессов, протекающих в мозге, и при попытке смоделировать эти процессы. Первой такой попыткой были нейронные сети У. Маккалока и У. Питтса[1]. После разработки алгоритмов обучения получаемые модели стали использовать в практических целях: в задачах прогнозирования, для распознавания образов, в задачах управления и др.
ИНС представляет собой систему соединённых и взаимодействующих между собой простых процессоров (искусственных нейронов). Такие процессоры обычно довольно просты (особенно в сравнении с процессорами, используемыми в персональных компьютерах). Каждый процессор подобной сети имеет дело только с сигналами, которые он периодически получает, и сигналами, которые он периодически посылает другим процессорам. И, тем не менее, будучи соединёнными в достаточно большую сеть с управляемым взаимодействием, такие по отдельности простые процессоры вместе способны выполнять довольно сложные задачи.
Применение нейросетей в финтехе
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СБОЕВ И СЕГМЕНТАЦИЯ КЛИЕНТОВ
Создавайте прогностические модели, чтобы лучше знать своих клиентов. С помощью методов машинного обучения мы анализируем поведение ваших клиентов, чтобы определить их лояльность и не допустить сбоев
РЕКОМЕНДАЦИОННАЯ СИСТЕМА
С помощью машинного обучения убедитесь, что ваши клиенты получают то, что им нравится во время использования вашего продукта, используя ваши услуги.
ОБНАРУЖЕНИЕ МОШЕННИЧЕСТВА
Применяйте модели прогнозирования и модели обнаружения аномалий к вашим данным для обнаружения, выявления и предотвращения мошеннических действий.
ИНФОРМАЦИОННЫЙ АНАЛИЗ ЭКСТРАКЦИИ И СЕНТИРОВАНИЯ
Собирать и анализировать данные в реальном времени из таких источников, как рыночные данные, финансовые статьи и новости, относительное содержание на разных языках и в социальных сетях для создания относительных отчетов и оценки их воздействия с использованием методов обработки естественного языка, например. настроения и интеллектуальные спецификации на складе.
УПРАВЛЕНИЕ РИСКАМИ И ОПТИМИЗАЦИЯ ПОРТФЕЛЯ
Оцените риск портфеля и доходность, используя методы машинного обучения, прогнозируйте размер портфельных рисков с более низкой ценой ошибки и высокой точностью.
СТРАХОВОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ
Оценка риска и воздействия потенциальных клиентов, например. насколько надежным является человек или приложение!
Процесс разработки
1
Понимание специфики бизнеса
Фокусируется на понимании целей и требований проекта с точки зрения бизнеса, а затем преобразовании этих знаний в определение проблемы интеллектуального анализа данных и предварительный план.
2
Анализ данных
Начинается с первоначального сбора данных, далле продолжается первичным ознакомлением с проблемой качества данных, после формруется первое представление о данных либо обнаружение интересных подмножеств для формирования гипотезы по отношению к скрытой информации.
3
ПОДГОТОВКА ДАННЫХ
Этап подготовки данных охватывает все действия по созданию окончательного набора данных из исходных данных.
4
МОДЕЛИРОВАНИЕ
Методы моделирования выбираются и применяются. Поскольку некоторые методы, такие как нейронные сети, имеют особые требования к форме данных, здесь может быть этап подготовки данных.
5
ОЦЕНКА
После того, как были построены одна или несколько моделей, которые, как представляется, имеют высокое качество на основе того, какие функции потери были выбраны, их необходимо протестировать, чтобы обеспечить их обобщение против невидимых данных. Конечным результатом является выбор модели (-ов) чемпиона.
6
ВНЕДРЕНИЕ
Как правило, это будет означать развертывание кодового представления модели в операционной системе для оценки или классификации новых невидимых данных по мере ее возникновения и создания механизма для использования этой новой информации в решении исходной бизнес-задачи. Важно отметить, что представление кода должно также включать все шаги подготовки данных, ведущие к моделированию, чтобы модель обрабатывала новые необработанные данные таким же образом, как и при разработке модели.
Узнать стоимость решения
Введите Ваш телефон, мы с вами свяжемся и проконсультируем по вопросам
стоимости криптовалютного эквайринга именно Вля вас
СПАСИБО,
Ваше сообщение отправлено!
Мы ответим ВАМ в
КРАТЧАЙШИЕ СРОКИ.
Как мы работаем
Перед началом работы мы подписываем соглашение о конфиденциальности. Также по договору заказчик приобретает права на разработанное программное обеспечение и сможет зарегистрировать права на оригинальное программное обеспечение.
1
Подбор подходящего решения
именно для вас1
2
Подписание соглашения о
конфиденциальности
3
Разработка решения, либо
адаптация готового решения
4
Передача разработки
5
Техническая поддержка, при
необходимости
Наша команда
Олег
Гайдуков
Блокчейн аудитор
Никита
Дубровин
Блокчейн разработчик
Андрей
Зиенко
CTO проектов
Андрей
Гребенников
Менеджер проекта
Евгений
Однолько
Ведущий блокчейн-разработчик
Мурат
Пиакартов
IT-администратор проекта
АННА
ГУЗЕВА
Веб-дизайнер
Остались вопросы?
Пишите нам
inbox@megalab.com