Обучение нейронных сетей

Сначала мы анализируем вашу задачу: это классификация, генерация или распознавание объектов. Затем изучаем качество и объём данных, после чего предлагаем оптимальную архитектуру и объясняем, почему именно она подходит. Fine-tuning готовых моделей часто быстрее и дешевле, чем обучение с нуля.

Все данные остаются у вас или на выделенных серверах под вашим контролем. Мы проводим полную подготовку данных — очистку, нормализацию и разделение на training/validation сеты. Никакие данные не передаются третьим лицам и не используются в других проектах.

На этапе валидации мы тестируем модель на отдельном датасете и показываем вам метрики: accuracy, precision, recall или другие показатели в зависимости от вашей задачи. Затем идёт оптимизация гиперпараметров для улучшения результатов. Вы получаете подробный отчёт с анализом производительности.

Мы предоставляем полную документацию, примеры кода для интеграции и подробное описание способа использования модели. Если нужно, помогаем встроить модель в ваш продукт и обучаем вашу команду. Возможна поддержка на срок, если потребуются доработки или переобучение на новых данных.

Да, для этого используется fine-tuning — мы берём готовую предобученную модель и адаптируем её под ваши данные. Это работает даже с несколькими сотнями примеров. Это быстрее и дешевле, чем обучение с нуля, и даёт хорошие результаты для задач классификации и распознавания.

Цена зависит от сложности задачи, объёма работ по подготовке данных и типа модели. Простой fine-tuning обойдётся дешевле, чем обучение архитектуры с нуля. На консультации мы изучим вашу задачу и дадим честную смету без скрытых платежей.