Kalibre edilmiş bir karar ağacının veya ince ayar yapılmış 7B parametreli bir modelin 80 milisaniyede çözdüğü bir görev için yavaş ve pahalı bir 70B promptuna ihtiyacınız yoktur. Canlı ortamda hızını ve doğruluğunu koruyan uygulamalı ML modelleri kuruyor, damıtıyor ve kıyaslıyoruz.
MAKİNE ÖĞRENMESİ İLE NELER KURUYORUZ
Müşteri davranışını tahmin etmek, stokları optimize etmek ve AI API faturalarını düşürmek için mevcut CRM, ERP, mağaza ve ürün tablolarınız üzerinde özel modeller eğitiyoruz.
CRM · Abonelik · SaaS · Perakende Hangi müşterilerin veya abonelerin iptal etmek üzere olduğunu ayrılmalarından 30 ila 60 gün önce tespit edin ve tam risk nedenlerini doğrudan HubSpot veya Salesforce’a aktarın.
Kayıp tahmin modelini kapsamlandır
Perakende · E-Ticaret · Üretim Mevsimsellik, kampanyalar ve tedarik sürelerini hesaba katarak SKU, mağaza ve depo bazında haftalık talebi tahmin edin; nakdinizi ölü stoğa bağlamaktan kurtulun.
Talep tahminlemeyi kapsamlandır
B2B Satış · Gayrimenkul · Klinikler Binlerce gelen adayı gerçek satışa dönüşme olasılığına ve beklenen anlaşma büyüklüğüne göre sıralayın; en iyi temsilcileriniz önce en değerli alıcıları arasın.
Aday skorlama modeli kurun
FinTech · Pazaryerleri · Kredi İşlemleri, satıcı ödemelerini, hasar taleplerini veya kredi başvurularını kalibre edilmiş yanlış-pozitif eşikleri ve net denetim açıklamalarıyla milisaniyeler içinde skorlayın.
Suistimal ve risk ML modelini kapsamlandır
Mağazalar · Pazaryerleri · Uygulamalar Ortalama sepet tutarını artırmak için arama sonuçlarını ve "birlikte sık alınanlar" vitrinlerini hem müşteri eğilimine hem de katkı marjına göre sıralayın.
Öneri motoru kurun
Model Damıtma · %60 Maliyet Düşüşü Bir AI özelliği günde binlerce kez çalıştığında, incelenmiş kayıtlarınız üzerinde çok daha düşük maliyetle 5 kat hızlı çalışan kompakt bir uzman model eğitiyoruz.
AI API faturamızı düşürünDOĞRU YAKLAŞIMI SEÇİN
Model ailesini popülerliğe göre değil; gecikme süresi, birim maliyet ve açıklanabilirlik gereksinimlerine göre seçiyoruz.
Yapılandırılmış veritabanı satırlarını asla bir LLM promptuna göndermeyin. Gradyan artırımlı ağaçlar doğrulukta büyük LLM’leri geçer, CPU üzerinde 100 kat hızlı çalışır ve skoru hangi sütunların belirlediğini net olarak açıklar.
Bir prompt günde binlerce kez çalıştığında, 70B öğretmen model ve uzman incelemesiyle 1.500 örneği etiketliyor ve gecikme ile maliyeti %60’ın üzerinde düşüren kompakt bir model damıtıyoruz.
Büyük modelleri gerçekten karşılığını verdiği yerde kullanın: ilk haftada yeni bir iş akışını prototiplemek veya yönlendiricimizin devrettiği %10’luk karmaşık muhakeme görevlerini çözmek.
AÇIKLANABİLİR TAHMİNLER
Satış veya risk ekibiniz skoru neyin tetiklediğini bilmiyorsa, müşteri kaybı veya suistimal skoru işe yaramaz. Her tahmine SHAP öznitelik açıklamalarını ekliyoruz.
account_id: #4092 · p(churn) = 0.84 Müşteri yöneticisinin aramadan önce tam risk faktörlerini görmesi için HubSpot / Salesforce’a otomatik aktarılır.
Modellerin ezberlenmiş satırlar yerine gerçek gelecek davranışları üzerinde test edilmesi için veri setlerini zaman penceresine ve müşteri kimliğine göre ayırıyoruz.
Değerlendirme setimizi kurunHam model skorlarının doğrudan beklenen parasal değere ve otomatik eşik kurallarına dönüşmesi için izotonik ve Platt ölçekleme uyguluyoruz.
Skorlama modelini kapsamlandırHer yeni model, müşteriye dokunan aksiyonları tetiklemesine izin verilmeden önce iki hafta boyunca canlı olaylar üzerinde gölge modda çalışır.
Ağır bir promptu damıtınML YAŞAM DÖNGÜSÜ
Size gerçeği söyleyen 500 vakalık kıyaslama setini kurun.
Veri mühendislerimiz ve eğitimli veri ekibimizle gerçek iş alanınızdan ayrılmış test setlerini temizliyor, tekilleştiriyor ve etiketliyoruz; böylece her prompt veya model değişikliği objektif olarak puanlanır.
Yavaş bir büyük model promptunu hızlı bir 3B–22B uzman modele dönüştürün.
Açık ağırlıklı modelleri (Llama, Gemma, Mistral, Qwen, DeBERTa) incelenmiş vakalarınız üzerinde eğitime tabi tutuyoruz; böylece model ağırlıklarının sahibi olur, gecikme ve maliyeti düşürürsünüz.
Aday skorlama, müşteri kaybı tahmini, suistimal tespiti ve talep tahminleme.
Yapılandırılmış veritabanı tablolarında klasik ML; doğruluk, hız ve açıklanabilirlik açısından LLM’leri geride bırakır. Net öznitelik önem düzeylerine sahip kalibre edilmiş XGBoost/LightGBM hatları kuruyoruz.
Geçiş yapmadan önce yeni modeli canlı trafik üzerinde sessizce test edin.
Yeni modeller, kesinlik ve duyarlılık değerleri kalite kapısını geçene kadar mevcut kural veya insan sürecinizle paralel olarak gölge modda çalışır; operatör düzeltmeleri bir sonraki eğitim döngüsünü besler.
BAŞLANGIÇ MODELLERİ
Göreviniz için temiz, etiketlenmiş 500 vakalık bir kıyaslama seti ve baz skor oluşturun.
Canlı ortam için sınıflandırıcı, skorlayıcı veya ince ayarlı bir LLM eğitin, değerlendirin ve devreye alın.
Yüksek hacimli pahalı bir promptu damıtılmış uzman bir modelle değiştirin.
İlgili disiplinler
ML modellerinin altındaki öznitelik hatları, dbt modelleri ve veri seti temizliği.
OperasyonModel sunumu, veri kayması izleme, SLO hedefleri ve geri alma kapıları.
UygulamalarModellerinizi müşteri asistanlarına, belgelere ve iş akışlarına bağlayın.
Model AğırlıklarıLoRA/QLoRA ince ayarı, DPO hizalama ve yüksek hızlı GPU sunumu.
Kıyasla · Eğit · Kalibre Et
Veri setinizi veya tahminleme hedefinizi gizlilik sözleşmesi (NDA) altında paylaşın. Bir iş günü içinde kıyaslama planı ve sabit kapsamla dönüş yapalım.