Кастомизированные решения на R и Python
Описание
Кастомизированные решения на R и Python – индивидуально разработанные системы машинного обучения на базе языков программирования R или Python.
По сравнению с готовыми решениями подобные системы машинного обучения позволяют достигать большей эффективности при решении конкретных задач, так как разрабатываются под индивидуальные требования заказчика.
Преимущества решений на R и Python
-
Высокая производительность разработанных систем машинного обучения.
-
Точность и качество полученных результатов.
-
Широкий набор инструментов для обработки и анализа данных.
-
Открытое программное обеспечение (Open Source): не требуется покупка лицензий, оплачивается только работа разработчиков.
-
Уникальность разрабатываемой системы, учитывающей конкретные требования и процессы.
Возможности решений на R или Python
Безграничная разработка
Системы машинного обучения на R или Python используют весь потенциал данных программных языков, что открывает широкие возможности для разработки решения: реализовать любой пользовательский интерфейс или бизнес-логику, оптимизировать вычисления для конкретной задачи.
Интеграция с ИТ-системами
Гибкие настройки и интеграционные возможности R или Python позволяют создать практически любую архитектуру решения, интегрировать систему машинного обучения с различными источниками данных, отправлять результаты вычислений в BI-систему или базу данных. Например, процесс прогнозирования можно настроить таким образом, чтобы он происходил на сервере, затем результат отправлялся в базу данных, из которой заказчик сможет сформировать отчет и отправить в чат-бот Telegram.
Кроссплатформенность
Решения являются кроссплатформенными и могут быть развернуты на любых платформах, удовлетворяющих требованиям производительности.
Точные и качественные результаты
Кастомизированные решения на R или Python создаются под конкретного заказчика, конкретную бизнес-область, что обеспечивает максимально точную настройку системы и максимальную эффективность. Данные решения позволяют автоматизировать процесс до одного клика.
Инструменты для обработки и анализа данных
-
Библиотеки (R и Python ML & Data Scientist Libraries) для построения математических моделей: Pandas, NumPy, scikit-learn и т.д.
-
Инструменты для обработки больших данных позволяют внедрять решения в экосистему Hadoop и работать с Big Data: Hadoop MapReduce, Apache Spark, Spark Streaming, Spark MLlib.
-
Интеграция с интерактивными средами для анализа данных: Jupyter Notebook, R-Studio, Zeppelin.
Расширенные возможности визуализации
R и Python предоставляют расширенные возможности для визуализации данных: можно использовать как интеграцию с внешними системами визуализации (любая BI-платформа или инструмент для отчетности), так и реализовать собственный интерфейс, используя веб-инструменты или desktop-приложения.
