Машинное обучение – создаём интеллектуальные системы для вашего бизнеса

Услуги Контакты Вакансии О нас
navigator favicon

Обучаем машины решать сложные задачи: от прогнозов до автоматизации

Компания "Ток-Так" разрабатывает решения на базе машинного обучения (ML) для бизнеса. Мы строим модели классификации, регрессии, кластеризации, рекомендательные системы, детекцию аномалий и многое другое. Используем классические алгоритмы (линейная регрессия, деревья решений, SVM) и современные методы глубокого обучения (нейронные сети, градиентный бустинг).

Наши специалисты внедряют ML-модели в production, обеспечивая их надёжную работу, масштабируемость и мониторинг (MLOps). Мы работаем с данными любого объёма и сложности: структурированные, текстовые, временные ряды, изображения. Результат — автоматизация рутины, персонализация, повышение эффективности и создание новых цифровых продуктов.

Мы предлагаем полный цикл: от исследования данных и выбора архитектуры до развёртывания модели в облаке или on-premise. Все модели сопровождаются метриками качества, API-интерфейсами и дашбордами для бизнес-пользователей.

Наш опыт в машинном обучении

0

внедрённых ML-моделей в production

0

% точности моделей на тестовых данных

0

млн прогнозов в день обрабатываем

0

мониторинг дрейфа моделей

Почему наши ML-решения работают

🤖

AutoML и ручной тюнинг

Автоматический подбор моделей и гиперпараметров + экспертная настройка под бизнес-задачи.

🔁

MLOps полного цикла

CI/CD для моделей, version control данных, мониторинг, автоматическое переобучение.

📊

Интерпретируемость

SHAP, LIME, объяснение предсказаний для бизнеса и регуляторов.

Высокая производительность

Оптимизация инференса, GPU/TPU, масштабирование до тысяч запросов в секунду.

🔒

Безопасность данных

Соблюдение 152-ФЗ, GDPR, шифрование, разграничение доступа.

📚

Обучение и передача знаний

Обучаем вашу команду работе с моделями, предоставляем документацию.

Задачи машинного обучения, которые мы решаем

Классификация и регрессия

Скоринг клиентов, кредитный риск, оценка стоимости, предсказание непрерывных величин.

Кластеризация и сегментация

Выделение групп клиентов, товаров, поиск аномалий, персонализация.

Рекомендательные системы

Персональные рекомендации товаров, контента, кросс-сейл, апсейл.

Детекция аномалий и мошенничества

Fraud-мониторинг, контроль качества, поиск сбоев в оборудовании.

Оптимизация и ранжирование

Поисковая выдача, логистические маршруты, распределение ресурсов.

Глубокое обучение (Deep Learning)

Нейронные сети для изображений, текстов, временных рядов, генеративных моделей.

Инструменты машинного обучения

ML-фреймворки и библиотеки

Scikit-learn XGBoost / LightGBM / CatBoost TensorFlow / Keras PyTorch H2O.ai MLlib (Spark)

MLOps и оркестрация

MLflow Kubeflow Airflow / Prefect DVC Docker / Kubernetes

Облачные ML-платформы

Yandex DataSphere AWS SageMaker Azure ML Google Vertex AI