Apprentissage Automatique

Apprentissage Automatique

L'apprentissage automatique est essentiel pour les logiciels capables d'apprendre à partir de données. En tant qu'entreprise leader en services d'apprentissage automatique, Elinext peut vous aider à découvrir des modèles cachés et à faire des prédictions précises dans divers secteurs tels que la santé, la finance, et les médias.

Notre Expertise dans le Développement de Logiciels d'Apprentissage Automatique

Analyse des Ensembles de Données: L’apprentissage automatique peut être appliqué à n'importe quelle quantité de données. Les solutions d'analyse de données populaires incluent l'analyse et la traduction automatiques de texte, les diagnostics médicaux, l'analyse du marché boursier, la reconnaissance d'images, les systèmes de recommandation de produits, la détection des fraudes et bien d'autres. L’apprentissage automatique peut modéliser les dépendances entre les variables ou révéler les tendances des variables de n'importe quelle échelle.

Reconnaissance d'Images: Vous pouvez nous déléguer le développement de solutions d'apprentissage automatique telles que la classification d'images, la localisation d'images, la détection d'objets ou la segmentation d'images. Si vous avez un ensemble de données avec des images d'objets de différentes classes, nous pouvons former un modèle qui les reconnaîtra également.

Catégorisation de Texte: Le modèle d'apprentissage automatique peut être formé sur un ensemble de données de morceaux de texte marqués par des catégories. Par exemple, des descriptions textuelles de produits. Après la formation, le système associera les textes à leur catégorie la plus proche.

Reconnaissance de Texte: L'apprentissage automatique peut aider à l'extraction automatique de mots et d'entités à partir de textes. Vous pouvez avoir des documents au format MS Word, pdf ou image. Les techniques de ML peuvent les traiter et trouver des informations importantes pour vous.

Analyse des Medias: Les gens réagissent-ils positivement ou négativement à votre produit dans leurs tweets ? Les messages peuvent-ils être divisés en plusieurs groupes selon leur contenu ? Existe-t-il une corrélation entre les mentions de différents sujets dans l'actualité ? Grâce au ML, nous pouvons vous aider à révéler les tendances dans les actualités et les médias sociaux ― à créer des outils efficaces d'analyse des sentiments.

Nos Solutions de Développement d'Apprentissage Automatique

Elinext fournit des solutions complètes en apprentissage automatique, de la conception à l'intégration. Que vous ayez besoin de développer un logiciel d'apprentissage automatique de zéro ou d'un conseil expert, notre équipe est prête à transformer votre vision en réalité.

Développement de Logiciels d'Apprentissage Automatique: Le développement et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique est notre service principal dans le cadre de l'apprentissage automatique. Très souvent, un client a besoin d'une solution d'apprentissage automatique pour son site Web. Les développeurs Web Elinext créent un site Web, les ingénieurs d'apprentissage automatique développent des modèles et nous intégrons des modèles dans le site Web. Tous les spécialistes travaillent pour votre projet comme une seule équipe afin que vous puissiez être sûr qu'il n'y a pas de contradictions dans les technologies et qu'il n'y aura pas besoin d'ajustements plus tard.

Elaboration des Spécifications Techniques: Les clients viennent à nous en tant qu'entreprise de développement d'apprentissage automatique avec différents niveaux de connaissances sur leurs produits. Nos business analystes et nos ingénieurs d'apprentissage automatique aident à préparer les spécifications détaillées des produits. Les exigences techniques pour les modèles d'apprentissage automatique sont discutées et préparées avec les ingénieurs d'apprentissage automatique qui participent activement au développement du produit du premier jour jusqu'à la fin du projet. Vous pouvez être sûr qu'il n'y a pas de perte d'informations entre l'élaboration des spécifications et de développement du produit.

Conseil: Souvent, la seule chose qu'un client a est une cible de haut niveau de son produit. Nous aidons nos clients en suggérant une liste de fonctionnalités de produits que nous pouvons développer à partir des données existantes.

Analyses Statistiques: Nos spécialistes analysent un ensemble de données spécifique, testent des hypothèses et tirent des conclusions à l'aide de modèles statistiques. Nous suggérons de travailler avec des données transversales, chronologiques et de panel.

Secteurs que Nous Servons avec des Logiciels d'Apprentissage Automatique

Soins de Santé: Elinext possède une vaste expertise dans la création d'applications et de solutions Web basées sur l'apprentissage automatique pour les soins de santé. Les solutions l'apprentissage automatique peuvent être utilisées pour prédire les maladies et les risques pour la santé, pour modéliser la progression de la maladie. Ils sont également largement utilisés par les médecins pour l'analyse d'images, etc.

Financière et Bancaire: Elinext a de l'expérience dans le développement et la mise en œuvre d'outils analytiques pour les marchés financiers, par exemple, l'application du CAPM, la modélisation de la courbe de rendement. Nous pouvons vous aider à la fois dans la création d'outils logiciels pour les analystes financiers et dans l'analyse de marché elle-même (avec une combinaison de théorie financière et de techniques d'apprentissage automatique comme les réseaux de neurones artificiels).

eCommerce: Elinext peut vous aider à créer un site Web de commerce électronique en utilisant les technologies d'apprentissage automatique. Les applications de machine learning sont largement utilisées dans le e-commerce pour la gestion des stocks, les moteurs de recommandation, la personnalisation de l'offre client, l'automatisation des processus manuels, etc.

Assurance: L'apprentissage automatique peut être utilisé par les compagnies d'assurance pour la détection des fraudes, la gestion basée sur les données, pour créer des outils de recommandation et des assistants pour les clients, ainsi que pour définir des hypothèses et automatiser les activités analytiques telles que les analyses de risque, les modèles de tarification, etc.

Quels Avantages l'Apprentissage Automatique Apporte-t-Il aux Entreprises?

Si vous avez besoin de traiter beaucoup de textes générés par l'homme, vous avez besoin d'outils de traitement du langage naturel. Si vous avez besoin de reconnaître des objets dans des images ou des vidéos, vous avez besoin de la vision par ordinateur. Il n'y a presque aucune niche où d'apprentissage automatique ne pourrait pas être utile. Voici les principaux avantages du d'apprentissage automatique:

Décisions Commerciales Basées sur les Données: L'apprentissage automatique aide les entreprises à prendre des décisions plus rapidement et sur la base d'une analyse automatisée en temps réel sans erreurs humaines.

Efficacité Accrue: L 'apprentissage automatique peut traiter une énorme quantité de données. Si votre entreprise utilise de gros volumes de données, l'apprentissage automatique sera beaucoup plus efficace que l'analyse de données traditionnelle.

Plus de Temps: En utilisant l'apprentissage automatique, vous pouvez automatiser de nombreuses opérations manuelles. ML permet d'extraire, de systématiser et d'analyser automatiquement des données à partir de textes et d'images.

Coûts Réduits: Les algorithmes basés sur le ML vous aident à économiser beaucoup d'argent et à définir des tâches compliquées pour l'analyse, ce qui était pratiquement impossible avant l'introduction du ML.

Sécurité: Grâce à l'apprentissage automatique, vous pouvez améliorer la sûreté et la sécurité de votre entreprise. Les algorithmes d'apprentissage automatique aident à vérifier la cybersécurité des entreprises et à montrer les faiblesses de sécurité.

Technologies que Nous Utilisons

Frameworks et bibliothèques - Tensorflow, SpaCy, Gensim, FastText, Statsmodels, Scikit-learn, OpenCV, Numpy, Pandas, SciPy, transformers, TadGAN

ML en tant que Microservice - La solution ML peut être intégrée dans Docker Container avec l'API REST construite avec les frameworks Flask ou FastAPI

Plateformes de Cloud Computing - Amazon Web Services (AWS). Formation et déploiement de modèles ML avec AWS Sagemaker, fonctionnalités de prétraitement et de formation de modèles avec Apache Spark

TYPES DE MODÈLES D'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE:

Perceptron Multicouche (MLP)

Réseaux de Neurones Récurrents (RNN, LSTM etc.)

Réseaux de Neurones Convolutionnels (CNN)

Transformateurs (BERT, etc.)

Réseaux Antagonistes Génératifs (GAN)

Architectures de modèles spéciaux et composites (YOLO, Mask R-CNN etc.)

MODÈLES STATISTIQUES:

Moindres Carrés Ordinaires (OLS)

MODÈLES FINANCIERS:

Maximum de Vraisemblance (ML)

Modèle Linéaire Généralisé (GLM)

Méthode Généralisée des Moments (GMM)

Analyse des séries chronologiques (ARIMA, ARCH/GARCH, modèles de seuil)

OLS regroupées, modèles à effets fixes et aléatoires, premières différences

Analyse des obligations

Analyse fondamentale des marchés boursiers

Optimisation du portfolio