Usługi MLOps dla Twojego biznesu
Wspieramy rozwój Tojego biznesu poprzez skalowalne, zautomatyzowane i niezawodne rozwiązania MLOps
Odkryj możliwości uczenia maszynowego w Twojej firmie
Nasze usługi MLOps integrują technologie uczenia maszynowego (ML) z solidnymi praktykami DevOps, zapewniając płynne przejście od etapu rozwoju do wdrożenia. Pozwól, aby nasi eksperci danych, AI i MLOps wsparli Twoją firmę w automatyzacji przepływów pracy ML, zwiększając wydajność i przewidywalność operacyjną w realizowanych projektach. Zapewniamy doradztwo i wdrożenia w infrastrukturze klienta lub w chmurze u wiodących dostawców - wszystko dopasowane do Twoich potrzeb biznesowych.
Jakie korzyści biznesowe przynosi MLOps?
Uzyskiwanie praktycznych wniosków z danych wysokiej jakości
Wzmocnij podejmowanie decyzji biznesowych przy użyciu danych weryfikowanych poprzez ciągłe ulepszanie modelu ML.
Ograniczenie procesów manualnych
Zwiększ wydajność dzięki zastosowaniu metod iteracyjnych i automatyzacji, aby zredukować pracę ręczną.
Zwiększenie konkurencyjności na rynku
Popraw precyzję i efektywność tworzenia modeli ML, aby wyprzedzić konkurencję.
Osiąganie wyższego zwrotu z inwestycji (ROI)
Skróć czas wprowadzania produktów na rynek i zwiększ efektywność kosztową swoich inwestycji.
Dostosowanie uczenia maszynowego do realnych potrzeb biznesowych
Zoptymalizuj uczenie maszynowe, aby sprostać konkretnym wyzwaniom biznesowym dzięki zaawansowanej automatyzacji i skalowalności.
Jakie korzyści biznesowe przynosi MLOps?
Wybierz nasze rozwiązania MLOps: efektywne wdrożenia, widoczne rezultaty.
Zwiększ elastyczność biznesową dzięki MLOps
Wdrożenie MLOps znacząco podnosi wydajność zespołów danych. Dzięki scentralizowanemu zarządzaniu danymi i przyspieszonym procesom wdrożeniowym, firmy mogą szybciej reagować na zmieniające się potrzeby rynku. Automatyzacja i unifikacja danych nie tylko usprawniają codzienne operacje, ale także umożliwiają głębszą eksplorację danych i prowadzenie eksperymentów, co prowadzi do innowacyjnych rozwiązań. W rezultacie organizacje mogą szybciej tworzyć innowacyjne produkty i usługi, wzmacniając swoją przewagę konkurencyjną i wspierając dalszy wzrost.
Optymalizuj proces tworzenia modeli ML
Automatyzacja w ramach MLOps sprawia, że proces trenowania modeli staje się powtarzalny i wydajny, co znacząco ogranicza potrzebę ręcznej interwencji. Dzięki temu zespoły mogą poświęcić więcej czasu na analizę i interpretację wyników oraz na doskonalenie procedur treningowych. Taka efektywność nie tylko zwiększa produktywność, ale również umożliwia szybsze wprowadzanie innowacji i usprawnień w modelach uczenia maszynowego.
Zwiększaj integralność danych dzięki MLOps
Wdrażając MLOps, Twoja organizacja może znacząco usprawnić zarządzanie danymi, wprowadzając większą przejrzystość i odpowiedzialność w procesach ich przetwarzania. Automatyzacja w ramach MLOps gwarantuje, że przepływy pracy są zgodne z najlepszymi praktykami, co nie tylko prowadzi do tworzenia bardziej niezawodnych i wydajnych rozwiązań ML, ale także umożliwia podejmowanie trafniejszych decyzji biznesowych i podnosi jakość raportowania.
Wybrane realizacje
Co mówią nasi klienci
Gen Yang
Data Science Manager, Kpler
Anonimowy
Dyrektor generalny, Firma analityki sportowej
Gen Yang
Data Science Manager, Kpler
Wybrani klienci
Zobacz, co możemy zrobić dla Twojego biznesu.
Integracja uczenia maszynowego z działaniami operacyjnymi
MLOps to klucz do zwiększenia wartości inwestycji w sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe. Oferuje on usprawnienie procesów decyzyjnych, optymalizację zasobów, automatyzację, zgodność z regulacjami, doskonałą obsługę klienta, innowacyjność oraz lepszą współpracę między zespołami.
Narzędzia te pozwalają na zintegrowanie zarządzania cyklem życia modeli ML z codziennymi operacjami firmy, co przekłada się na większą elastyczność i doskonałość operacyjną Twojej organizacji.
Korzyści MLOps w zarządzaniu danymi
Zwiększenie wydajności dzięki szybkiemu wdrażaniu modeli ML
Przyspiesz wejście na rynek dzięki optymalizacji strategii wdrażania modeli uczenia maszynowego.
Skalowalność dzięki automatycznemu przetwarzaniu danych
Zwiększ skalowalność swojej infrastruktury dzięki automatycznemu przetwarzaniu dużych zbiorów danych, zapewniając płynny rozwój.
Udoskonalone tworzenie modeli dzięki identyfikowalności
Wyeliminuj niepewność w procesie tworzenia modeli ML dzięki zapewnieniu pełnej identyfikowalności i powtarzalności.
Współpraca i wydajność dzięki zautomatyzowanym systemom
Popraw pracę zespołową i wydajność operacyjną dzięki komponentom modeli wielokrotnego użytku oraz zautomatyzowanym procesom.
Ciągłe doskonalenie dzięki monitorowaniu wydajności
Utrzymuj najwyższą wydajność swoich modeli dzięki stałemu monitorowaniu i analizie, które pozwalają na identyfikację obszarów do usprawnień.
Zgodność z przepisami i zrozumiałość dzięki wyjaśnialnym modelom
Osiągnij zgodność z regulacjami i uzyskaj pełne zrozumienie działania modeli dzięki przejrzystemu zarządzaniu danymi i wyjaśnialności modeli.
Jakość dzięki współpracy ekspertów
Zwiększ skuteczność modeli dzięki połączonej wiedzy i doświadczeniu najlepszych ekspertów od danych.
Niezawodne rozwiązania ML dzięki zautomatyzowanym wdrożeniom
Zapewnij niezawodność swoich aplikacji ML poprzez usprawnione i zautomatyzowane procesy wdrożeniowe.
Przekonaj się jak nasi eksperci Data Science, Machine Learning i AI mogą zwiększyć potencjał Twojej firmy. Rozmowa do niczego nie zobowiązuje.
SPOTKAJMY SIĘ
Odkryj więcej
Technologie
Porozmawiajmy
o Twoim biznesie
Skontaktujemy się z Tobą w ciągu 4 godzin w dni robocze (od poniedziałku do piątku, od 9:00 do 17:00 CET).
Service Delivery Partner
MLOps, czyli Machine Learning Operations, to zbiór praktyk łączących uczenie maszynowe, data science i operacje IT w celu automatyzacji i usprawnienia cyklu życia modeli uczenia maszynowego – od ich projektowania, przez wdrożenie, aż po utrzymanie.
Poprzez zwiększenie precyzji i wydajności procesu tworzenia modeli uczenia maszynowego, MLOps pomaga firmom wyprzedzać konkurencję, wspierając innowacje i przyspieszając rozwój produktów.
MLOps usprawnia zarządzanie danymi poprzez automatyzację, większą przejrzystość i odpowiedzialność, co prowadzi do podejmowania bardziej wiarygodnych i trafnych decyzji opartych na danych oraz do poprawy jakości raportowania.
DS STREAM integruje technologie uczenia maszynowego z solidnymi praktykami DevOps, co ułatwia płynne przejście od etapu rozwoju do wdrożenia, zwiększając tym samym przewidywalność operacyjną i wydajność w realizowanych projektach.
Automatyzacja przepływów pracy w uczeniu maszynowym (ML) pomaga zwiększyć wydajność, ograniczyć interwencję manualną, poprawić jakość danych i zarządzanie nimi oraz przyspieszyć wdrażanie i innowacje w modelach uczenia maszynowego.
Usługi MLOps świadczone przez DS STREAM obejmują skalowalne przetwarzanie danych oraz zautomatyzowane procesy wdrożeniowe, które wspierają rozwój firmy i zapewniają efektywne zarządzanie dużymi zbiorami danych.
DS STREAM oferuje ciągłe monitorowanie i analizę wydajności, pomagając utrzymać modele na najwyższym poziomie efektywności poprzez regularne usprawnienia i aktualizacje.
Stosujemy wyjaśnialne modele (explainable models) oraz przejrzyste praktyki zarządzania danymi (data governance), aby zapewnić zgodność z regulacjami i dostarczyć głębszego wglądu w procesy decyzyjne, co zwiększa zaufanie i zrozumienie działania naszych rozwiązań.
Tak, oferujemy spersonalizowane konsultacje oraz realizację projektów dostosowanych do specyficznych potrzeb infrastrukturalnych klientów, zarówno w modelu on-premise (w infrastrukturze klienta), jak i w chmurze u wiodących dostawców
Historie sukcesu i szczegółowe opisy projektów można znaleźć na naszej stronie z Case Studies.