Metodologia pracy
Metodologia pracy w projektach AI łączy elastyczne podejście w budowaniu oprogramowania ze skrupulatnością badań naukowych.
Metodologia pracy w projektach AI łączy elastyczne podejście w budowaniu oprogramowania ze skrupulatnością badań naukowych.
Udane wdrożenie technologii opartych na AI wymaga pracy na pograniczu R&Di tworzenia oprogramowania, ekspertyzy w obszarze uczenia maszynowego oraz dobrym zrozumieniem biznesu klienta.
Głównym wyróżnikiem jest obecność modelowania - iteracyjnego procesu powstawania modelu ML, składającego się z analizy danych, inżynierii cech oraz testowania i analizy wyników.
Końcowy efekt zależy od jakości danych wejściowych, samej technologii (architektury modeli) oraz tego, jak dobrze zdefiniowano problem biznesowy, który jest do rozwiązania.
Cykl rozwoju projektu AI to proces odkrywania - czy, i jak dany problem biznesowy można rozwiązać z wykorzystaniem modeli uczenia maszynowego. Od samego początku wymaga dużej intuicji i doświadczenia, a na dalszych etapach - naukowej skrupulatności i wnikliwości.
01
określenie celów biznesowych projektu
wskazanie proponowanych ścieżek technicznych rozwoju projektu
oszacowanie kosztów i zaangażowania klienta w kolejną fazę prac
stworzenie i omówienie raportu dotyczącego przebiegu projektu
Ze spójną wizją tego, co chcemy wspólnie osiągnąć rozpoczynamy współpracę.
02
weryfikacja możliwości technicznych i badanie rynku pod kątem opłacalności i wykonalności projektu
przygotowanie wybranych elementów projektu w celach testowych i demonstracyjnych
identyfikacja ryzyka projektowego
przygotowanie mapy i wyceny projektu
omówienie raportu wykonalności
Zweryfikowaliśmy teoretycznie i doświadczalnie założenia projektowe. Na tym etapie wycena, zakres prac i czas realizacji są bardziej precyzyjne.
03
rozwój oprogramowania w 1-2 tygodniowych cyklach
spotkania ukierunkowane na otrzymanie feedbacku i ukierunkowanie zmian
zwięzła informacja o postępach i przeszkodach w pracy
realizacja głównej funkcjonalności projektu
przeprowadzenie testów w środowisku zbliżonym do produkcyjnego
04
wybór docelowego nośnika sprzętowego lub chmurowego
zapewnienie: skalowalności, niezawodności i bezpieczeństwa projektu AI
integracja z zewnętrznymi systemami
przeprowadzenie testów akceptacyjnych
Kończąc ten etap dostajesz gotowy produkt, który z powodzeniem działa w środowisku produkcyjnym.
05
monitorowanie i naprawa wykrytych błędów
przeciwdziałanie biasowi i dryfowi danych
przystosowanie modelu AI do zmian zachodzących w systemach
Nie zostawimy Cię samego. Możesz liczyć na nasze wsparcie zarówno przy rozwoju projektu, jak i naprawianiu potencjalnych błędów.
02
weryfikacja możliwości technicznych i badanie rynku pod kątem opłacalności i wykonalności projektu
przygotowanie wybranych elementów projektu w celach testowych i demonstracyjnych
identyfikacja ryzyka projektowego
przygotowanie mapy i wyceny projektu
omówienie raportu wykonalności
Zweryfikowaliśmy teoretycznie i doświadczalnie założenia projektowe. Na tym etapie wycena, zakres prac i czas realizacji są bardziej precyzyjne.
04
wybór docelowego nośnika sprzętowego lub chmurowego
zapewniając: skalowalność, niezawodność i bezpieczeństwo systemu AI
integracja z zewnętrznymi systemami
przeprowadzenie testów akceptacyjnych
Kończąc ten etap dostajesz gotowy produkt, który z powodzeniem działa w środowisku produkcyjnym.
05
monitorowanie i naprawa wykrytych błędów
przeciwdziałanie biasowi i dryfowi danych
przystosowanie modelu AI do zmian zachodzących w systemach
Nie zostawimy Cię samego. Możesz liczyć na nasze wsparcie zarówno przy rozwoju projektu, jak i naprawianiu potencjalnych błędów.
Będąc firmą która przede wszystkim pracuje zdalnie, wiemy jak ważny jest sprawny przepływ informacji. Sprawdź z czego korzystamy:
Mattermost
Samodzielnie utrzymywany czat firmowy zapewniający prywatność.
Owncloud
Do dzielenia się danymi z klientami i zespołami deweloperów. Jest on szyfrowany i zlokalizowany na naszych prywatnych serwerach w europie.
Gitlab
Używamy go w dwojaki sposób: do wersjonowania oraz do śledzenia postępów i zadań w fazie developmentu.
Języki
Nasi deweloperzy komunikują się po polsku oraz angielsku. Nasi konsultanci mówią również po niemiecku, francusku i arabsku.
Numlabs udowodniło nam, że dzięki ich wiedzy i doświadczeniu można tworzyć rozwiązania zdolne do
przetwarzania ogromnej ilości danych.
Efekty ich pracy pozwoliły nam umocnić naszą pozycję na rynku i zrobiły wrażenie na naszych klientach.
-- Andrzej Kwiecień, Prezes Zarządu
— Andrzej Kwiecień, CEO
Apriside ApS
Firma Numlabs dołączyła do naszego projektu na stosunkowo wczesnym etapie i aż do jego zakończenia pozostała profesjonalnym i godnym zaufania partnerem. Pomimo trudnej natury zadania, udało im się zakomunikować każde wyzwanie i wspólnie z szerszym zespołem wypracować rozwiązania. Z pewnością będziemy współpracować ponownie.
— Maciej Zasada, Technical Director
UNIT9 LTD
Współpraca z fachowcami z Numlabs to czysta przyjemność. Najważniejsze było kreatywne podejście zarówno do praktycznej oraz naukowej części problemu. Efekt jest znakomity, a nasze poziomy wsparcia i oporu są jedyne w swoim rodzaju na skalę światową, co daje przewagę naszym użytkownikom. -- Marcin Tuszkiewicz, CEO
— Marcin Tuszkiewicz, CEO
Inwestio Sp. z o.o.
