~50%
modeli ML nigdy nie wychodzi z prototypu na produkcję.
Gartner, 2023
AI i Dane
Gdy gotowy model nie wystarcza.
Modele prognozowania, klasyfikacji, rekomendacji i analizy obrazu budowane wokół Twoich danych i Twoich wymagań dokładności. Z inżynierią danych i operacyjnym wsparciem, które utrzymują je w ruchu na produkcji, nie tylko na prezentacji.
Modele, które przetrwają kontakt z prawdziwymi danymi.
Każdy może wytrenować model na czystym zbiorze danych. Trudna praca zaczyna się potem: utrzymanie dokładności, gdy dane się zmieniają, podpięcie modelu pod systemy, w których pracuje Twój zespół, mierzenie realnego wpływu na biznes, ponowny trening we właściwym momencie. I robienie tego bez wzywania specjalisty co tydzień. Budujemy model i cały system wokół niego. Przygotowanie danych wejściowych, infrastruktura treningowa, testowanie, monitoring, harmonogramy ponownego treningu i integracja z systemami, w których predykcja naprawdę zmienia decyzje. Efekt to system ML, który Twój zespół potrafi utrzymać samodzielnie. Nie notatnik, którego nikt nie potrafi uruchomić ponownie.
W liczbach
ML w laboratorium jest łatwe. ML na produkcji to miejsce, gdzie większość projektów umiera.
Luka między dokładnością na zbiorze testowym a systemem produkcyjnym, który dostarcza wartość biznesową, jest szersza, niż większość zespołów sobie wyobraża.
15,7 bln $
prognozowany globalny wkład AI w PKB do 2030 r.
PwC, 2023
91%
liderujących firm inwestuje w AI, ale tylko 18% raportuje powszechną adopcję.
Capgemini, 2024
~70%
spadku dokładności modelu po wdrożeniu pochodzi ze zmian w danych, nie z błędów w treningu.
Szacunek branżowy
Co dostarczamy
Pełna obsługa ML szyta na miarę: przygotowanie danych, trening, operacyjne wsparcie, monitoring i integracja. Zbudowane pod produkcję, nie pod konferencję.
Prognozowanie i modele szeregów czasowych
Popyt, pojemność, finanse i operacje. Prognozy dostrojone do sezonowości Twoich danych, czynników zewnętrznych i wymaganego poziomu dokładności.
Klasyfikacja i modele scoringowe
Oszustwa, rezygnacja klientów, skłonność do zakupu, ryzyko. Dostrojone do Twoich danych i kompromisu między precyzją a czułością, z wytłumaczeniem decyzji tam, gdzie wymaga tego regulacja.
Rekomendacje i systemy rankingu
Rekomendacje oparte na zachowaniu użytkowników, na treści produktu i hybrydowe. Prognozowanie w czasie rzeczywistym, testowane A/B pod kątem metryk biznesowych, aktualizowane w miarę zmian zachowań.
Analiza obrazu i wideo pod produkcję
Wykrywanie defektów, kontrola jakości, rozumienie dokumentów, OCR. Trenowane na Twoich danych, wdrażane na urządzeniach brzegowych lub w chmurze, z praktykami operacyjnymi utrzymującymi dokładność.
Operacyjne wsparcie, które utrzymuje model przy życiu
Magazyny danych wejściowych, rejestr wersji modeli, automatyczne wdrażanie, monitoring zmian w danych, automatyczny ponowny trening i wycofywanie wersji. Elementy, które zamieniają działający model w system, który przetrwa miesiące.
Integracja tam, gdzie predykcja spotyka decyzję
Prognozowanie w czasie rzeczywistym, przetwarzanie wsadowe, modele osadzone w aplikacjach. Wpięte w systemy, w których wynik modelu naprawdę zmienia decyzję biznesową.
Dlaczego Codino
- 10+ lat wdrażania systemów ML na produkcję. Nie tylko prototypów na konferencje.
- Jeden zespół odpowiada za całość. Przygotowanie danych, trening, testowanie, operacyjne wsparcie i monitoring.
- Zespół z UE, dane w UE i zgodność z RODO domyślnie.
- Sprawdzamy jakość od pierwszego dnia. Cele dokładności i wykrywanie zmian w danych wbudowane od startu.
- Bez wiązania się z jedną technologią. PyTorch, scikit-learn, XGBoost, TensorFlow, JAX. Dobieramy pod zadanie.
- Projektujemy nasze wyjście. Twój zespół utrzymuje system w dniu, w którym odchodzimy.
Jak dostarczamy
Od audytu zastosowania do modelu działającego na produkcji. W fazach dostarczających mierzalną wartość.
- 01
Odkrywamy
Warsztat nad zastosowaniem, inwentaryzacja danych, analiza punktu wyjścia. Identyfikujemy problem predykcyjny o najwyższej wartości biznesowej i dane potrzebne do jego rozwiązania.
- 02
Prototypujemy
Przygotowanie danych wejściowych, trening modelu, testowanie na realnych danych. Widzisz dokładność i koszt błędów uczciwie, zanim podejmiesz decyzję o wdrożeniu.
- 03
Wdrażamy
Stos operacyjny, wdrożenie w czasie rzeczywistym albo wsadowe, monitoring, wykrywanie zmian w danych, integracja z systemami, które z modelu korzystają. Model działa bez nadzoru na realnym ruchu.
- 04
Skalujemy
Dodawanie zastosowań, rozszerzanie źródeł danych wejściowych, dostrajanie częstotliwości ponownego treningu w miarę gromadzenia danych. Zdolność ML rośnie wraz z biznesem.
Co się zmienia, gdy modele naprawdę działają
Umów audyt MLPredykcje przekładają się na realne wskaźniki biznesowe
Mniej oszustw, wyższa konwersja, mniejsze marnotrawstwo magazynowe. Mierzone wobec punktu odniesienia ustalonego przed startem, a nie wobec wyniku z artykułu naukowego.
Dokładność nie spada po cichu
Monitoring zmian w danych i automatyczny ponowny trening łapią spadek jakości, zanim użytkownicy lub KPI to zauważą.
Twój zespół danych przestaje uruchamiać notatniki po raz setny
Automatyczne przepływy danych, rejestr wersji modeli i ciągłe wdrażanie zamieniają dostarczanie ML w powtarzalną inżynierię, a nie ręczne rzemiosło.
Zgodność i wyjaśnianie decyzji są obsłużone
Dokumentacja modeli, śledzenie pochodzenia danych, ścieżki audytowe i metody wyjaśniania decyzji tam, gdzie wymaga tego regulacja. Przeglądy regulatorów przechodzą za pierwszym razem.
Gdzie dedykowane modele ML są kluczowe
Branże, w których specyficzna dokładność, ograniczenia regulacyjne albo charakter danych sprawiają, że gotowe rozwiązania nie wystarczają.
Usługi finansowe
- Modele wykrywania oszustw i przeciwdziałania praniu pieniędzy
- Scoring kredytowy i ryzyka
- Predykcja rezygnacji klientów i wartości życiowej klienta (LTV)
- Modele tradingowe i wyceny
Wybrane projekty
Niedawne systemy ML, które zbudowaliśmy i utrzymywaliśmy przez skalowanie produkcyjne.
Recast
Recast to platforma, która umożliwia streaming na żywo w oparciu o mechanizm mikropłatności. Zapewnia uczciwy dostęp do treści i lepsze wynagrodzenie twórców. Użytkownicy płacą twórcom za pojedynczy materiał, a nie platformie za subskrypcję.
Zobacz case study
ZipZero
ZipZero pozwala użytkownikom zbierać fundusze z zakupów na opłacanie miesięcznych rachunków domowych. AI skanuje paragony i rozpoznaje produkty, dzięki czemu użytkownicy zarabiają na własnych danych zakupowych.
Zobacz case studyCo klienci mówią o nas
Pete Willcox
VP Produktu
"All members of the Codino team fit seamlessly into our delivery teams, building excellent relationships and always willing to go the extra mile to deliver on our Roadmap in a timely and efficient way. We have built extremely good relationships with them and they feel just like part of the team"
Recast
Marcin Walaszczyk
CTO
"The expertise of the leaders, coupled with the diverse skill sets of their teams, truly sets them apart. Their vast experience across a myriad of projects ensures that they can adeptly handle virtually any project you envision. Furthermore, their deep involvement in the process is palpable; it's as if they seamlessly integrate and become an intrinsic part of your in-house development team."
ZipZero
Dedykowane modele ML, wyjaśnione
Modele językowe świetnie radzą sobie z tekstem i wnioskowaniem. Ale do masowego scoringu, ustrukturyzowanej predykcji i decyzji w milisekundy klasyczne ML jest zwykle szybsze, tańsze i dokładniejsze. W skali różnica w koszcie sięga często 10-100x. Dobieramy właściwe narzędzie. Czasem model językowy, czasem XGBoost, często oba razem.
To wbudowane od pierwszego dnia. Magazyny danych wejściowych, rejestr wersji modeli, automatyczne wdrażanie, monitoring zmian w danych, automatyczny ponowny trening i wycofywanie wersji. Nie dostarczamy modelu i nie znikamy.
Tak, większość projektów tak wygląda. Wnosimy doświadczonych inżynierów ML obok Twoich analityków, dzielimy się dyscypliną produkcyjną i wychodzimy czysto, gdy Twój zespół jest samodzielny.
Dokumentacja modeli, śledzenie pochodzenia danych, ścieżki audytowe i metody wyjaśniania decyzji (SHAP, LIME, analiza uwagi modelu) tam, gdzie wymaga tego regulacja. Spełniamy wymogi dla usług finansowych, ochrony zdrowia i innych sektorów regulowanych.
PyTorch, scikit-learn, XGBoost, LightGBM, TensorFlow, JAX. Wdrożenie: TorchServe, ONNX, Triton, SageMaker, Vertex AI, dedykowane serwowanie modeli. Wybieramy pod Twoje wymagania skali, szybkości i kosztu.
Porozmawiajmy o Twoim projekcie
Skontaktuj się
Maciej Roman|CEO i współzałożyciel