GlobalLogic provides experience design, digital product engineering services and Agile software development to global brands in all vertical industries.

Проєкти з використанням машинного навчання в GlobalLogic Харків

Створюємо концепти, що змінюють світ на краще

Ключові факти


30+

інженерів


6

PhDs у команді


20+

розроблених концепцій щорічно


10+

тематичних досліджень


Напрямки проєктів

Hi-Tech

Мультимедіа

Комунікації

Роздрібна торгівля


Мобільний Data Science-застосунок для швидкої перевірки родимки

Нещодавно наші консультанти завершили розробку Nevus — системи швидкої перевірки онконебезпеки родимки по фотографії з використанням смартфона.

Цей прототип базується на:

  • Вбудованій сегментації зображень за допомогою генеративних змагальних мереж (GAN)
  • Вилучених особливостях зображень для побудови моделі прогнозування
  • Згортковій нейронній мережі, що навчається, з наявними зображеннями та особливостями, що витягнуті для виявлення меланоми
  • Розгорнутому веб-додатку на Azure VM

Більше про систему Nevus

Рішення для ранньої діагностики інсульту

Рішення нашої команди допомагає виявити ознаки інсульту на ранній стадії. В результаті дослідницької роботи інженерів були створені алгоритми системи, які були розгорнуті у хмарні сховища даних, а також на платформі Apple IOS (працює в автономному режимі).

Додаток фіксує прояви асиметрії обличчя та виділяє ті, що характерні для захворювань. Зокрема технологія дозволяє виявити “падіння куточка рота” та “часткове розгладження лобних зморшок”, що є характерним для початкової стадії розвитку інсульту.

Моніторинг паркінгу та система рульового керування

Команда розробила концепцію системи обробки відео на основі AI, що може бути ефективним рішенням для моніторингу трафіку паркінгу та в режимі реального часу надавати звіти про стан наявних вільних місць водіям і співробітникам гаражів через веб- або мобільний додаток.

Також рішення автоматично реєструє та ідентифікує транспортні засоби, що рухаються.

Виявлення фінансового шахрайства в режимі реального часу

Ми розробили автоматизоване рішення, яке в режимі реального часу допомагає у виявленні шахрайства серед мільйонів транзакцій в день.

Концепція використовує різні типи прогнозної аналітики, отримані шляхом машинного навчання.

Класифікація токсичних дописів у соціальних мережах

Концепція допомагає швидко ідентифікувати токсичні дописи та може бути інтегрована з чат-ботами, формами зворотного зв’язку, форумами тощо.

Ми проаналізували дані соціальних мереж та визначили токсичні слова. Для очищення тексту ми застосували NLTK Snowball Stemmer — для лематизації, пунктуації та видалення стоп-слів тощо, дослідили різні методи побудови функцій, побудували та протестували ефективність різних моделей (LSTM, LR та Naive Bayes).

Розпізнавання зображень та продуктів

Команда GlobalLogic розробила мобільне рішення, що дозволяє користувачам не тільки знаходити інформацію про всі продукти в Інтернеті, але й розпізнавати продукт на основі фото чи відео та негайно отримувати документацію про продукт.

 

Технології проєктів


ПРОФІЛІ СПЕЦІАЛІСТІВ

Аналітик даних (Data Analyst)

 

Допомагають підсумовувати та інтерпретувати структуровані дані з внутрішніх систем аналітики на проєктах компанії. Вільно володіють Excel, SQL і внутрішніми системами аналітики.

Розробник BI (Business Intelligence Developer)

 

Займаються проєктуванням внутрішніх сховищ даних, поєднуванням даних із різних систем, а також створенням аналітичних звітів.

Для цього вони використовують BI-системи (Oracle, IBM і інші), SQL, інструменти ETL.

Інженер з обробки та дослідження даних (Data Engineer)

 

Займаються створенням і підтримкою інфраструктури даних, зокрема Big Data. До їх основних задач належать: збирання, зберігання та управління потоками даних у реальному часі. Це IT-фахівці найвищого рівня, обізнані в галузях кластерів серверів, хмарних системах, системах обробки великих даних — Hadoop, Spark та інших.

Фахівець з обробки та дослідження даних (Data Scientist)

Виконують інтелектуальний аналіз структурованих і неструктурованих даних. Володіють глибокими знаннями статистики, машинного навчання та просунутими методами предиктивної аналітики для розв’язування ключових бізнес-завдань. У порівнянні з аналітиком даних, фахівець з обробки та дослідження даних повинен не тільки вміти аналізувати отриману інформацію, але й мати відмінні навички програмування, розробляти нові алгоритми, обробляти великі обсяги інформації та мати уявлення про сферу, в якій застосовує свої знання.


ПРОФЕСІЙНИЙ РОЗВИТОК

Локальні освітні програми

Обмін досвідом між експертами з різних країн

Загальні освітні заходи

Доступ до пристроїв

Професійні заходи та тренінги

Ділові поїздки у США, Канаду, Німеччину, Індію


МАЄТЕ ПИТАННЯ?

* Обов'язкове поле1

Будь ласка, надсилайте мені періодичну інформацію про новини та події GlobalLogic