Что решаем
Направление подходит производству, логистике, retail и другим проектам с уникальными изображениями, сигналами или наборами данных. До обещания разработки проверяем, есть ли достаточные данные и оправдана ли собственная модель по сравнению с готовым решением.
Что получится
Результатом первого этапа становится проверенная постановка, подготовленная выборка и прототип с измеренной метрикой. При подтверждении гипотезы формируется план промышленного внедрения.
Состав
- Анализ задачи, данных и критериев качества
- Подбор профильной ML-команды
- Подготовка и разметка контрольной выборки
- Прототип модели и воспроизводимое измерение
- План интеграции, мониторинга и переобучения
Как работаем
- Проводим первичный разбор и проверяем альтернативы.
- Согласуем роли и границы ответственности с профильной командой.
- Строим эксперимент на ограниченных данных.
- Решаем, оправдан ли переход к промышленной системе.
Дополнительно
- Контур сбора новых данных
- Интеграция в web-приложение или производственную систему
- Мониторинг дрейфа качества
- Документация для внутренней команды
Важно учесть
Команда подбирается после первичного разбора. Качество модели нельзя гарантировать до проверки данных; целевые метрики, права на данные и ответственность сторон фиксируются до эксперимента.