СВЯЗАТЬСЯ С НАМИ
Заполните форму, мы свяжемся с вами в течение 6 часов.
у нас cookie
ок
Разработка и внедрение Federated Learning
Обучение моделей на распределенных данных с соблюдением конфиденциальности.
/ Federated Learning
и примеры использования
Отрасли
Финансовая сфера
Выявление мошеннических транзакций, анализ кредитоспособности и прогнозирование рисков без передачи конфиденциальных клиентских данных.
Здравоохранение
Совместная разработка моделей диагностики и прогнозирования заболеваний на основе данных разных клиник, без необходимости выгружать всю медицинскую информацию в единый центр.
Розничная торговля и маркетинг
Персональные рекомендации и прогнозы спроса с учётом локальных данных магазинов и пунктов выдачи.
Умный город и IoT
Анализ потоков трафика, мониторинг энергии и координация сенсорных сетей на основе географически распределённых источников данных.
Производство
Контроль качества продукции и предиктивная аналитика оборудования в различных подразделениях предприятий.
Кейсы
Технологии
Облачные платформы
AWS, Microsoft Azure, Google Cloud — для масштабируемых вычислений и безопасного хранения промежуточных результатов.
Контейнеризация
Docker, Kubernetes — для гибкого развёртывания FL-решений на различных инфраструктурах.
Фреймворки машинного обучения
TensorFlow Federated, PySyft, PyTorch — для реализации распределённых моделей.
Механизмы защиты данных
Дифференциальная приватность, шифрование, VPN — для безопасного обмена информацией.
Системы, с которыми мы интегрируемся
01
Корпоративные базы данных
(Oracle, PostgreSQL, Microsoft SQL Server)
Для извлечения и обработки локальных данных без центрального объединения.
02
CRM- и ERP-системы
(1C, SAP, Microsoft Dynamics)
Для автоматизации процессов и обмена данными между разными департаментами.
03
BI-инструменты
(Power BI, Tableau, Qlik)
Для визуализации результатов обучения и аналитической отчётности.
04
Интеграционные шины и API
(MuleSoft, Talend, REST, gRPC)
Для безопасного взаимодействия с внешними сервисами и приложениями.
05
Платформы аналитики больших данных
(Apache Hadoop, Spark)
Для высоконагруженных распределённых вычислений и хранения больших объёмов.
В чем хороши
ИИ-экспертность И МАТЕМАТИКА
Сделали более 150 проектов в AI.
Большинство сотрудников имеют награды в международных олимпиадах по математике.
90% сотрудников окончили МФТИ и другие топовые технические ВУЗы.
Команда
Софаундер Ярослав Шмулев ex. руководитель ML-направления в ритейл в SAP консалтинге и ex. CPO в Joom B2B.
Умеем говорить на бизнес-языке, внедрять практики SAP и работать над метриками.
Консалтинг, метрики
Ярослав Шмулев
Софаундер / Технический директор
Сервисная разработка
Так что с классической хард разработкой и дизайном у нас тоже очень хорошо.
Cофаундер Влад Савин
управлял топ-15 разработчиков софта KOTELOV и топ-10 дизайн-студий — MAX.
управлял топ-15 разработчиков софта KOTELOV и топ-10 дизайн-студий — MAX.
Влад Савин
Софаундер / Head of projects