1.AI megoldások és modellek megtervezése:

1.Specifikációs dokumentáció: Részletes megvalósítási tervet készítünk az AI modellekhez, beleértve a felhasználandó algoritmusokat, a szükséges adatokat és az eredmények mérési módját.

2.Modellezési célok meghatározása: Pontosan meghatározzuk, hogy mit szeretnénk elérni a modellekkel: például előrejelzés, klaszterezés, szövegelemzés, képfelismerés, stb.

2. Adat előkészítése és tisztítása:

1.Adattisztítás és előfeldolgozás: Az adatok minősége alapvető az AI modellek hatékonysága szempontjából. Ha szükséges, az adatok előkészítése és tisztítása történik (például hiányzó értékek kezelése, adat normalizálás, duplikált adatok eltávolítása).

2.Jelölőkészítés és feature engineering: Az adatokban szereplő kulcsfontosságú jellemzők kiválasztása és új jellemzők (feature) kialakítása, amelyek segíthetik a modelleket a jobb előrejelzésben.

3. AI modellek kiválasztása, fejlesztése és tesztelése:

1.Modellképzés: A legmegfelelőbb AI algoritmusokat (pl. gépi tanulás, mélytanulás, természetes nyelvfeldolgozás) alkalmazzuk a kiválasztott üzleti problémákra.

2.Modell validálás: A modelleket teszteljük valós adatokkal, és értékeljük a teljesítményüket a prediktív pontosság, precizitás, recall és más releváns metrikák alapján.

4. Modell finomhangolás és optimalizálás:

1.Hyperparameter optimalizálás: A modellek további finomhangolása, hogy a legjobb eredményeket érjük el. Ehhez a megfelelő paraméterek keresésére kerül sor.

2.Modell teljesítményének javítása: Ha szükséges, további adatokkal bővítjük a modellt, vagy új algoritmusokat tesztelünk a legjobb eredmény eléréséhez.

5.Implementálás és integráció:

1.AI megoldás implementálása: Az elkészült modelleket az ügyfél üzleti rendszerébe integráljuk, biztosítva a gördülékeny működést.

2.Képzés és oktatás: A felhasználók képzése, hogy képesek legyenek kihasználni az AI megoldásokat. Biztosítjuk, hogy az ügyfél csapata megértse a működést, és képes legyen használni a fejlesztett rendszereket.

6.Élő tesztelés és monitorozás:

1.Éles tesztelés: Az AI modelleket élő környezetben teszteljük, hogy biztosítsuk a működésüket és a kívánt eredményeket.

2.Monitoring és karbantartás: Az AI modelleket folyamatosan monitorozzuk, és finomhangoljuk a jövőbeli teljesítmény érdekében.

7.Visszajelzés és optimalizálás:

1.Ügyféltámogatás: Folyamatosan kapcsolatban maradunk az ügyféllel, hogy gyűjtsük a visszajelzéseket, és a modellek további optimalizálására építve biztosítsuk a hosszú távú sikerüket.