Oblasti použitia
Kde prinášame hodnotu
Nezačíname od modelu, ale od problému. Prvá otázka je vždy — čo sa zmení, keď model beží v produkcii? Ak odpoveď nie je presvedčivá, projekt nezačíname.
- Prediktívna údržba strojov
- Kontrola kvality obrazom
- Detekcia a klasifikácia objektov
- Ekologický monitoring (lesy, voda, pôda)
- Optické rozpoznávanie v poľnohospodárstve
- Časové rady a forecasting
- Automatizácia opakovaných procesov
- Anomaly detection v dátach
Od prototypu k produkcii
MLOps je súčasťou, nie nadstavbou
Model v Jupyter notebooku je začiatok, nie cieľ. Budujeme kompletný životný cyklus — od dátového pipeline, cez verzionovanie modelov, až po monitoring driftu a automatické re-trénovanie.
- Discovery — proof of value za 2–4 týždne
- Dáta — kvalita, anotácia, verzionovanie
- Tréning — experimenty, porovnanie modelov
- Nasadenie — cloud, edge alebo on-prem
- Monitoring — drift, presnosť, latencia
- Údržba — retraining a rozšírenia
Technologický stack
Čo používame
Python ekosystém
PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, Hugging Face, OpenCV.
MLOps
MLflow, DVC, Airflow, Kubeflow, BentoML, Weights & Biases.
Infraštruktúra
AWS, Azure, GCP, Kubernetes, NVIDIA edge zariadenia.
Computer vision
YOLO, Detectron2, Segment Anything, vlastné CNN architektúry.
Časové rady
Prophet, LSTM, temporal fusion transformers.
Etika & governance
Model cards, audit biasu, vysvetliteľnosť (SHAP, LIME).
Máte dáta, ale nie istotu, čo s nimi?
Dohodnime si discovery workshop. Ukážeme, aký model má zmysel stavať a koľko by to reálne prinieslo.
Spýtať sa tímu