Изучаем бизнес-задачи клиента и выбираем оптимальные способы решения с помощью обучающихся нейронных сетей.
Выбираем оптимальную для решаемой задачи архитектуру сети и алгоритм.
Собираем данные, которые понадобятся для обучения нейросети. Чем больше массив данных, тем эффективнее будет работать модель.
Обучаем нейронную сеть
с использованием подготовленного датасета.
Очищаем исходный массив данных от артефактов и ошибок, структурируем и размечаем данные. Получившийся датасет можно использовать для обучения.
Проверяем нейросеть в работе и интегрируем в ИТ-инфраструктуру клиента.