Projektek
A data science és a szoftverfejlesztés széles palettáján mozgunk. NLP, computer vision, time series, recommendation systems, data-driven business development, big data és cloud megoldásokat fejlesztettünk az eddigi éveink alatt. Valós piaci megoldásokat szállítunk (MLOps). Nyitottak vagyunk együttműködésre, közös termék fejlesztésére, finanszírozás keresésére. Data scientistek és szoftverfejlesztÅ‘k kiajálásával is foglalkozunk.
TüdÅ‘rák diagnosztika mesterséges intelligencia segítségével
TüdÅ‘rák detektálása radiológiai felvételeken. Együttműködés kutató orvosokkal és kórházakkal.
Kulcsszavak: tüdÅ‘rák szegmentálás, rákdiagnosztika, radiológia, computer vision
Okos épület projekt gépi tanuló algoritmussal
Manapság már léteznek olyan jól felszerelt épületek, ahol számos különbözÅ‘ adat mentésre kerül. Gépi tanuló algoritmussal mintázatokat kerestünk a felhasználói tevékenységekben és növeltük az energiahatékonyságot.
Kulcsszavak: smart building, gépi tanulás, time series forecasting, gRPC, docker
Gyűlöletbeszéd detektálása az interneten
Az online gyűlöletbeszéd rendkívül veszélyes, ugyanis a gyűlölet akár tettlegességig is fajulhat bizonyos esetekben, máskor viszont komoly pszichés deformációkat okozhat a gyűlöletbeszédet elszenvedÅ‘kben. Létrehoztunk egy olyan mesterséges intelligencia alapú algoritmust, amely képes magyar szövegekben azonosítani a gyűlöletbeszédet, származzon az a szöveg akár social media platformokról, hírekbÅ‘l vagy blogokról.
Kulcsszavak: online gyűlöletbeszéd detektálás, gépi tanulás, neurális háló, NLP (Natural Language Processing)
Ügyfelek lemorzsolódását elÅ‘rejelzÅ‘ algoritmus
Egy felhasználót megszerezni sok pénzbe kerül, ezért nagyon fontos a megtartásuk. Ha idÅ‘ben tudja a cég, hogy kik azok, akik várhatóan le fognak morzsolódni, akkor ezeket a felhasználókat még idÅ‘ben meg tudják keresni és a számukra megfelelÅ‘ lehetÅ‘séget ajánlani. Nem csupán egy priorizált lista a cél ebben az esetben, hanem annak megmutatása, hogy milyen tényezÅ‘k játszanak szerepet a lemorzsolódásban, valamint azt, hogy mikor szükséges beavatkozni a folyamatba.
Kulcsszavak: Marketing, churn, gépi tanulás, adatvizualizáció
SzélerÅ‘mű meghibásodás elÅ‘rejelzés
Szenzorok adataiból szélerÅ‘műveknek elÅ‘rejeleztük és osztályoztuk a várható meghibásodását. Kulcsszavak: Ipar, szélerÅ‘mű, neurális háló, hyperparameter tuning
Kulcsszavak: NLP (Natural Language Procesing), gépi tanulás, neurális hálók, ajánlórendszerek, REST API
Ajánlórendszer fejlesztése HR tevékenységhez
Szabadúszók számára algoritmusunk képes kiválasztani a számukra legvonzóbb, legrelevánsabb projekteket. Emellett a projektek kiírói számára megmutatjuk a számukra legmegfelelÅ‘bb szabadúszó, vállalkozó szakembert. Kulcsszavak: NLP (Natural Language Procesing), gépi tanulás, neurális hálók, ajánlórendszerek, REST API
Kulcsszavak: dinamikus árazás, gépi tanulás
Dinamikus árképzés
Ügyfelünknek olyan elÅ‘fizetési modellje van, amelyben a felhasználók maguk rakhatják össze csomagjaikat preferenciáik szerint. Ezen csomagok árai a felhasználó várható üzleti hasznával arányosan kerülnek kikalkulálásra mesterséges intelligencia segítségével. Kulcsszavak: dinamikus árazás, gépi tanulás
Kulcsszavak: marketing, gépi tanulás
Ki fog várhatóan elÅ‘fizetni
Érdemes figyelembe vennie a marketingnek, hogy az adott látogatók mit tudnak már a cégrÅ‘l, hányadszor járnak az oldalon, milyen korább tevékenységeik voltak. Ha ezek a fenti információk rendelkezésre állnak, már célirányos marketinget lehet folytatni és lehet a konverziót javítani. Egyik korábbi munkánkban a fentebbi kérdésekre kerestük és találtuk meg a válaszokat.
Kulcsszavak: marketing, gépi tanulás
Ügyfélajánló rendszer
Bármilyen is a gazdasági helyzet, minden profitorientált vállalat ügyfeleket szeretne. Saját termékünk ügyfeleinknek ajánl új vásárlókat B2B (business to business) szektorban. Kulcsszavak: NLP (Natural Language Processing), gépi tanulás
Kulcsszavak: machine learning, adatvizualizáció
Használtautó adatbázis tisztítása gépi tanuló algoritmussal
A használtautó kereskedÅ‘k gyakran helytelen adatokat visznek fel egy-egy autóhoz az adatbázisban, például az autó típusa, hengerűrtartalma, ajtók száma. Ezeket a bejegyzéseket kézzel évekig tartana javítani emberi erÅ‘forrással. A hibás adatok detektálása és javítása mellett adatvizualizációval megmutattuk azt is, hogy a különbözÅ‘ hibák milyen esetekben és milyen gyakorisággal fordulnak elÅ‘.
Kulcsszavak: machine learning, adatvizualizáció
Pályázatbeadást megkönnyítÅ‘ félautomata rendszer fejlesztés
A pályázatoknál különbözÅ‘ dokumentumokat kell benyújtani a sikeres pályázáshoz. Algoritmusunk képes megkönnyíteni a pályázatírók munkáját, ugyanis kigyűjtjük számukra gépi tanuló algoritmusok segítségével a kitöltendÅ‘ dokumentumok listáját akár scannelt pdf-ekbÅ‘l is. Emellett akár egyedi dokumentum sablonokat is képes azonosítani és bizonyos elemeit automatikusan kitölteni a pályázó adataival. Nem csupán tanuló rendszer fejlesztése volt a feladatunk, hanem egy webes felület elkészítése is. Kulcsszavak: NLP (Natural Language Processing), gépi tanulás, neurális hálók, REST API, webfejlesztés, UI
Kulcsszavak: machine learning, adatvizualizáció
Ügyfélszolgálatosok munkájának megkönnyítése
Algoritmusaink segítségével az ügyfélszolgálatosok munkáját olyannyira meg tudtuk gyorsítani, hogy kétszer gyorsabban végzik és nagyobb pontosággal a munkájukat a gépi ajánlásoknak köszönhetÅ‘en. Kulcsszavak: NLP (Natural Language Procesing), gépi tanulás, neurális hálók, RESTAPI
Kulcsszavak: NLP (Natural Language Processing), gépi tanulás, neurális hálók, REST API, webfejlesztés, UI
Csalásdetektálás
Ügyfelünknél problémát okozott, hogy az alkalmazottak visszaéltek a helyzetek adta lehetÅ‘séggel és titokban nem valós fogyasztási adatokat írtak az adminisztrációba, ezzel megkárosítva a céget. Utóbbi tevékenységeket jeleztük elÅ‘ gépi tanuló algoritmussal.
Kulcsszavak: idÅ‘sor elÅ‘rejelzés, csalásdetektálás, neurális hálók
Kulcsszavak: machine learning, adatvizualizáció
TÅ‘zsdei árfolyammozgás elÅ‘rejelzÅ‘ rendszer
10 éve foglalkozunk ezzel a területtel, sok évig hobby csapatban fejlesztettünk automata tÅ‘zsdei robotokat.
Kulcsszavak: tÅ‘zsde, idÅ‘sor elÅ‘rejelzés, gépi tanulás, neurális hálózatok, stock, crypto
Streamelt videókból a legjobb jelenetek felismerése
Ügyfelünknek játékfejlesztÅ‘ cége van, a felhasználói Youtube-on szoktak streamelni, miközben játszanak. Ezek általában 4-5 órás videók. A feladatunk az volt, hogy találjuk meg a videó kommentjei alapján azokat a jeleneteket, amelyek a legjobbak voltak a videóban azért, hogy azokból egy 2-3 perces videót tudjon összevágni ügyfelünk.
Kulcsszavak: videó, stream, youtube, komment
Cikk ajánlórendszer
A felhasználók számára cikkek ajánlása annak alapján, amiket a felhasználó már megnyitott, elolvasott, esetleg értékelt.
Kulcsszavak: Ajánlórendszer, gépi tanulás
.png)