Разработка кастомных ИИ-решений

Создаём кастомные ИИ-решения под уникальные задачи бизнеса. Когда готовые инструменты не подходят — разрабатываем нейросети на заказ с нуля или дообучаем существующие модели.

Разработка нейросетей и AI-моделей на заказ

Готовые AI-решения не всегда подходят под специфику бизнеса. AiXenix разрабатывает кастомные нейросети, которые решают именно ваши задачи с максимальной эффективностью.

Когда нужна кастомная разработка

Уникальные данные — ваши данные отличаются от стандартных датасетов. Например, специфические документы, отраслевая терминология, редкие языки.

Высокие требования к точности — готовые модели дают 80%, а вам нужно 95%+. Кастомная модель, обученная на ваших данных, достигает нужных показателей.

Специфические задачи — нестандартные сценарии, для которых нет готовых решений: редкие виды дефектов на производстве, отраслевая классификация, уникальные бизнес-правила.

Требования к приватности — данные не должны уходить во внешние сервисы. Кастомная модель разворачивается на вашей инфраструктуре (on-premise).

Наши компетенции

Computer Vision — распознавание объектов, детекция дефектов, классификация изображений, OCR, анализ видеопотока. YOLO, EfficientNet, UNET.

NLP и LLM — классификация текстов, извлечение сущностей, чат-боты, саммаризация, генерация контента. Fine-tuning GPT, LLaMA, BERT.

Предиктивная аналитика — прогнозирование спроса, оттока, вероятности событий. XGBoost, Random Forest, нейросетевые модели.

Reinforcement Learning — оптимизация процессов, автономные агенты, игровые AI.

Процесс разработки

Исследование (2-4 недели) — анализ данных, выбор архитектуры, proof-of-concept. Определяем, достижима ли требуемая точность.

Разработка и обучение (4-12 недель) — сбор/разметка данных, обучение модели, итеративное улучшение. Регулярные демо и отчёты.

Интеграция (2-4 недели) — встраивание модели в ваши системы, API, оптимизация производительности.

Сопровождение — мониторинг качества, дообучение на новых данных, масштабирование.

Технологический стек

Фреймворки: TensorFlow, PyTorch, Keras, scikit-learn

Инфраструктура: AWS SageMaker, GCP Vertex AI, on-premise GPU-серверы

MLOps: MLflow, DVC, Kubeflow, CI/CD для ML

Обсудим вашу задачу и оценим возможность кастомной разработки.