DATA4

Разрабатываем индивидуальные решения на основе машинного обучения
Решения DATA4
Заказная разработка и консалтинг по AI
DATA4 разработает индивидуальное решение для вашего бизнеса, поможет его внедрить и выработать технологическую стратегию!
Персонализированные товарные рекомендации
Персонализированные товарные рекомендации на основе алгоритма коллаборативной фильтрации повышают конверсию в клиентов вашего интернет магазина. Персонализированные рекомендации попадут в самое сердце ваших клиентов предвосхитив их желания.
Речевая аналитика
Решения DATA4 выделяют эмоции, пол, возраст, паузы и перебивания по речи. А решение по биометрии идентифицирует человека по голосу.
Обработка изображений и видеоаналитика
Решения DATA4 по видеоаналитике улучшают качество изображения (технология Super Resolution), и выделяют людей, лица и эмоции по изображению.
Классификация и кластеризация текста
Решение обработки текста автоматически определяет тематику, уровень "токсичности" текста, уровень позитива и негатива в тексте, ключевые слова. Решение используется для выделения тем диалогов, автоматической модерации контента и оценки отзывово бренде в интернете .
Инструмент разметки данных MarkerDoc
MarkerDoc - инструмент разметки данных для машинного обучения. Размечайте наборы данных своей командой в удобном интерфейсе!
Нам доверяют лидеры
Кирилл Косолапов
Основатель
Здравствуйте, я и моя команда разрабатываем индивидуальные решения для компаний, которым необходимо автоматизировать операции, связанные с обработкой данных. Это помогает компаниям улучшить показатели бизнеса, снизить свои издержки и, в конечном счете, расти экспоненциально.

Я буду рад ответить на ваши вопросы: kirill@data4.ru
Давайте расти вместе!
Пример кейса
CoMagic лидер рынка коллтрекинга
Компания CoMagic является лидером на Российском рынке в области коллтрекинга. Ежемесячно компания осуществляет аналитику по миллионам звонков, позволяя своим клиентам проанализировать эффективность рекламных каналов. При применении динамических номеров возникает проблема не целевых звонков, существенно ограничивающая возможности применения коллтрекинга.

Задача: Определять целевые и не целевые звонки, и темы целевых звонков.

Основная идея:

Применение системы распознавания речи и методик «тематического моделирования» для работы с текстами.

Нетривиальность решения:

1) Каждый клиент заказчика уникален, для каждого необходимо автоматически строить модель, устойчиво работающую при обучающей выборке всего в 1000 текстов.

2) Естественная речь вариативна.

3) Система распознавания речи вносит существенную погрешность.

Решение:

Для решения задачи была разработана система автоматической классификации и кластеризации текстов.

Результат:

Точность классификации составила 94,5% по f1 мере.

Пример кейса 2
IKEA лидер рынка мебельного ритейла
Компания IKEA тратит сотни миллионов рублей в год на доставку товаров от магазина до конечного клиента. Оптимизация затрат на логистику используется заказчиком для снижения стоимости товаров и повышение прибыльности бизнеса.

Задача: Оптимизировать затраты IKEA на доставку за счёт снижения общей длины маршрутов, путём разработки системы оптимального разбиения карты доставки на зоны.

Основная идея:

Для простоты понимания, представим идею на примере задачи.

Пусть у нас есть 2 машины и 10 грузов, которые нужно доставить в пункт А и пункт В.

До пункта А 10 км., до Б 40км.

Если мы пустим обе машины до пункта А и Б, и затем в обратном направлении, то их маршрут в сумме составит 160 км.

А если одну машину пустить только до пункта А, а другую только до пункта Б, то маршрут составит 100 км.

Таким образом, экономия на маршруте 160-100=60км.

Основной идеей было оптимально кластеризовать карту доставки.

Сложностью решения, являлось необходимость попадания во временные промежутки доставки, решение задачи оптимальной загрузки машины и расчёт оптимально маршрута доставки c учётом особенностей логистики города и объёмов доставки в несколько сотен заказов ежедневно.

Решение:

Для решения задачи была разработана система на основе решения задач коммивояжера, упаковки в контейнер и кластеризации.

Результат:

Достигнуто сокращение длинны маршрутов доставки на 15,7%.

Пример кейса 3
KupiVip один из лидеров фэшн ритейла
KupiVip - интернет магазин, специализируйщийся на торговле одеждой. Более 1 000 000 клиентов совершают каждый год покупки на сумму боле 6.5 млрд. руб.

Задача: Разработать решение персонализированных продуктовых рекомендаций и поднять конверсию продаж.

Сложность: Работа с BigData (десятки гигабайт данных), и учет отраслевой специфики.

Решение:

Для решения задачи была разработана система на основе принципа коллаборативной фильтрации. Коллаборативная фильтрация реализована с применением алгоритма факторизационных машин и 2B-DSSM нейронной сети.



Как мы работаем
Постановка задачи
Постановка задачи включает определение целей кейса, метрик качества и подготовки набора данных
Построение предиктивной модели
Пользуйтесь готовыми решениями DATA4 или заказывайте индивидуальные
Интеграция и разработка интерфейсов
Разрабатываем интерфейсы взаимодействия и интегрируем в ваш бизнес
Поддержка
DATA4 регулярно обновляет решения. Поддержка доступна 24/7
Видео о DATA4
СМИ о DATA4
Преимущества DATA4
Делаем кастомизированные решения под ваш бизнес
Каждый бизнес уникален, мы решаем задачи, разрабатывая индивидуальные решения, учитывающие все особенности вашего бизнеса
Передаем весь софт и наработки
Получите полный контроль над созданными решениями
Выгоднее, чем нанимать команду в штат
Работа с заказчиками из разных областей обогащает опыт команды DATA4. Платите только за результат, а не за время сотрудников в офисе.
Связаться с нами
Напишите контактные данные, чтобы наш менеджер связался с вами.
НАШИ КОНТАКТЫ

kirill@data4.ru (CEO)
Мы в социальных сетях: