Чому саме Skim AI?

Понад 80% проектів у галузі науки про дані не виходять за рамки тестування і не переходять у виробництво. Наша місія полягає в тому, щоб зруйнувати ці перешкоди та демократизувати машинне навчання. Наша команда створює, розгортає та підтримує кастомні моделі машинного навчання, які допоможуть вашій команді оптимізувати продуктивність.

Переваги

ic10

Дізнайтеся, як ви можете використати ML та AI для масштабування свого бізнесу та підвищення ефективності

- Тісно співпрацюйте з нашими експертами, щоб визначити можливості для вдосконалення поточних операцій. Незалежно від того, чи є у вас команда досвідчених аналітиків даних, чи ви тільки починаєте знайомитися з можливостями ML, повна консультаційна оцінка допоможе вам визначити, які процеси слід автоматизувати.

ic11

Доручіть нам планування, розробку, навчання та розгортання моделі, щоб не відволікати ресурси вашої команди.

- Знайдіть або згенеруйте необхідні дані


- Проведіть необхідну оцінку ризиків

- Виберіть правильну модель для запуску


- Визначте методологію перевірки моделі


- Розгортання виробництва


- Оновлення та постійна перевірка моделі

ic12

Покладіться на Skim AI для обслуговування або пройдіть навчання від нашої команди, якщо хочете зробити це самостійно

- Не дозволяйте своїй моделі застарівати, постійно оновлюйте її, щоб відображати поточну динаміку

Поширені випадки використання

cuc1

Класифікація та тегування даних: Спрогнозуйте настрій, тег чи мітку, які відповідають вашій методології. Будь-які ручні мітки, які ви використовуєте для класифікації речень, статей, твітів.


Переведіть частину ручного маркування та класифікації на автоматизацію


- Вимірювання та аналіз ЗМІ, зв'язки з громадськістю, журналістика, дослідницькі відділи, дослідники, аналітики


- Операції: використовуйте автоматизоване тегування для сортування даних або вилучення необхідних даних у вашу базу даних, візуалізації, пошуку або запуску оповіщення, щоб передати проблему людині.

Вилучення сутності: Зрозумійте, які установи, люди, компанії, місця, дати, обсяги та інше беруть участь у медіа (новини, соціальні мережі, дослідження), які ви масово споживаєте. Часто використовується для збору статистики високого рівня та агрегування даних у великих масштабах, а також для візуалізації даних.


- Медіа, зв'язки з громадськістю, макроекономічні дослідження

cuc2
cuc3

Класифікація настроїв: Спрогнозуйте настрій, тег чи мітку, які відповідають вашій методології. Будь-які ручні мітки, які ви використовуєте для класифікації речень, статей, твітів.


Переведіть частину ручного маркування та класифікації на автоматизацію


- Вимірювання та аналіз ЗМІ, зв'язки з громадськістю, журналістика, дослідницькі відділи, дослідники, аналітики

Моделі рекомендацій: Знаходьте схожі медіа (з Інтернету або власної бази даних), статті, продукти за лічені секунди
cuc4
cuc5

Семантичний пошук: Шукайте в ЗМІ або в нашій базі даних новин, базі даних наукових статей природною мовою і отримуйте результати, які є релевантними, але не точно відповідають тексту, використаному у вашому пошуковому запиті.

ukУкраїнська