[Страница на сайте](https://e5ash.com/services/ml-research)

R&D и исследования

# AI/ML-эксперименты на данных вашей задачи

Проверяем, подходит ли машинное обучение для выбранной задачи. Разбираем данные и критерии качества, готовим базовую модель для сравнения, проводим согласованные эксперименты. Оцениваем ошибки, стоимость применения и ограничения внедрения.

 [Обсудить AI/ML-эксперимент](https://e5ash.com/contacts?service=ml-research)

Формат работы

 **после аудита данных**

Состав, точный срок и стоимость согласуем до начала работ.

01 / Результат

## Состав проверки модели

-    **Данные и качество**

    Проверяем доступные примеры и критерии результата.

-    **Базовая модель**

    Готовим исходное решение для сравнения подходов.

-    **Выбранные эксперименты**

    Сравниваем согласованные варианты в заданных условиях.

-    **Ошибки и внедрение**

    Разбираем качество, стоимость и требования применения.


02 / Границы задачи

## За рамками базового состава

-   Обучение фундаментальной модели с нуля
-   Гарантия качества до проверки данных

Нужны доступные данные, ожидаемый результат и условия использования. Оценку даём после аудита данных.

## Когда начинать с ML-эксперимента

Эксперимент нужен, когда решение зависит от качества данных и ошибок модели. Уточняем задачу, используемые входы и действие по результату. До проверки не обещаем заданную точность.

Обучение фундаментальной модели с нуля исключено. Для более широкого исследовательского вопроса предусмотрен  [R&D-этап](https://e5ash.com/services/rd/index.md) . Подход и объём выбираем по конкретной задаче.

## Как проверяем данные и критерии

Смотрим наличие примеров, ожидаемых ответов и характерных ошибок исходного набора. Уточняем, какие случаи важны пользователю и как оценить неверный результат.

Выбираем условия проверки, отделённые от подбора решения, в согласованном объёме. Учитываем похожие записи и другие причины необоснованно высокой оценки. Отсутствующую разметку не считаем готовой автоматически.

## Зачем нужна базовая модель

Исходное решение даёт уровень для сравнения. Более сложный подход должен оцениваться относительно него по выбранным показателям, а не только выглядеть технологически современнее.

Проверяем согласованные варианты на сопоставимых условиях. Для задачи извлечения полей можно затем реализовать  [обработку документов](https://e5ash.com/services/document-ai/index.md) . Промышленный сценарий и экспериментальная оценка имеют разные составы.

## Как разбираем ошибки и стоимость

Смотрим типы неправильных результатов и условия их возникновения. Общий показатель дополняем примерами важных случаев. Оцениваем выбранные затраты и ограничения применения.

Для действий, влияющих на рабочий процесс, обсуждаем проверку сотрудником. Не переносим измеренное качество одного набора на любые новые данные.  [Рабочего AI-агента](https://e5ash.com/services/operations-ai/index.md)  можно разработать после отдельного согласования его инструментов и правил.

## Итог и условия внедрения

Срок и бюджет определяем после аудита данных и критериев. Планируем выбранные эксперименты и нужные ресурсы. Недостаток материалов отражаем как ограничение, а не скрываем в итоговой цифре.

Передаём результаты сравнения, ошибки, стоимость и рекомендации. Отмечаем, какие условия нужно обеспечить при внедрении и что ещё проверить. Гарантии качества до исследования данных нет; отрицательный вывод возможен.

## Вопросы перед началом

Качество модели можно гарантировать заранее?

Нет, гарантия до проверки данных исключена. Критерии согласуем и измеряем на подготовленных примерах.

Вы обучите фундаментальную модель с нуля?

Нет, это исключено из состава. Выбираем подходы для конкретной задачи после аудита данных.

Что подготовить к исследованию?

Примеры входных данных, ожидаемые результаты и описание значимых ошибок. Объём и способ проверки согласуем после аудита.

Следующий шаг

## Проверим модель на характерных данных

Опишите задачу и покажите примеры с ожидаемым результатом. Назовите ошибки, которые особенно важны процессу, и условия будущего применения.

 [Обсудить AI/ML-эксперимент](https://e5ash.com/contacts?service=ml-research)  [Как идёт работа](https://e5ash.com/work/index.md)

По вашей задаче

## Может пригодиться

 [R&D — исследования и разработка по этапам](https://e5ash.com/services/rd/index.md)  [AI-обработка документов после разбора](https://e5ash.com/services/document-ai/index.md)  [AI-агенты для внутренних задач после разбора](https://e5ash.com/services/operations-ai/index.md)