MBayes
Платформа для математического моделирования и интрепретируемого искусственного интеллекта на основе вероятностных графовых моделей
Метод интерпретируемого ИИ на основе математической статистики, позволяющий легко создавать сложные модели для обработки данных, диагностики, предиктивной аналитики и сценарного анализа.
- Байесовские методы и сети
- в основе платформы позволяют интегрировать поступающую информацию и на основе модели создать прогноз с оценкой его неопределенность
- Создание моделей
- возможно на основе данных и/или экспертных оценок, что позволяет применять метод, даже когда исходных данных очень мало
- Интегрированная система
- с продвинутым графическим редактором и обширным набором алгоритмов ускоряет разработку решений и упрощает процесс коммуникации с пользователями.
Применения
Система позволяет моделировать сложные стохастические процессы и имеет множество применений в различных областях науки и техники.
Управление рисками
В рамках стандарта ИСО 31000, с целью улучшения понимания неопределенности и ее последствий для решений и действий
Узнать больше →
Медицина и биология
Оптимизация клинических исследований, диагностика и прогностика заболеваний, *omics технологии
Узнать больше →
Предиктивная аналитика
Промышленного оборудования для предотвращения аварийных ситуаций и оптимизации затрат на ремонт.
Узнать больше →
Частые вопросы
Чем каузальный ИИ отличается от стандартного ИИ?
Причинно-следственное машинное обучение (causal ML) — это единственный вид ИИ, который подходит для принятия решений и понимания того, какие действия следует предпринимать для влияния на результаты. Все стандартные (не причинно-следственные) системы ИИ, включая большие языковые модели (LLM) и глубокое обучение, основаны на корреляциях в данных, а не на реальных причинно-следственных связях. В результате стандартный ИИ может только прогнозировать, но не подходит для понимания того, какие действия следует предпринимать в реальном мире. Причинно-следственное машинное обучение понимает, как различные части вашей проблемы взаимодействуют друг с другом, и предоставляет фактические оптимальные действия, которые вам следует предпринять для улучшения бизнес-результатов. Причинно-следственное ML также отлично справляется с прогнозированием и гораздо более устойчиво к изменяющимся ситуациям, чем стандартный ИИ.
Нужно ли иметь много данных?
Нет. В отличие от LLM и методов глубокого обучения, наш причинно-следственный байесовский механизм чрезвычайно эффективен и одинаково хорошо работает как с малыми, так и с большими данными. Наш подход также позволяет интегрировать экспертные знания в ИИ ещё до того, как он обработает какие-либо данные.
Какую поддержку вы предоставляете?
Наша платформа позволяет любому пользователю легко разрабатывать причинно-следственные модели, перетаскивая переменные, благодаря поддержке графического интерфейса. Наши специалисты по прикладному машинному обучению также тесно сотрудничают с вами, помогая создавать вашу первоначальную модель и обеспечивая техническую и пользовательскую поддержку. Наши инженеры машинного обучения помогут вам с интеграцией в ваше программное обеспечение. Вы удивитесь, насколько легко создать и интегрировать мощные причинно-следственные модели машинного обучения в ваш продукт.
Сколько стоит система?
Мы предлагаем гибкую модель ценообразования, основанную на ваших конкретных потребностях. Это гарантирует справедливые и индивидуальные цены, соответствующие потребностям вашего бизнеса. Будьте уверены, это дешевле, чем нанимать команду специалистов по анализу данных, специализирующихся на каузальном машинном обучении, не говоря уже о необходимости нанимать облачных инженеров для хостинга.
Почему не используете open source решения?
Мы создали нашу каузальную платформу машинного обучения с нуля, учитывая серьёзные ограничения, с которыми сталкивались компании при использовании решений с открытым исходным кодом Более широкая функциональность: MBayes обладает основными наиболее используемыми функциями, недоступными в решениях с открытым исходным кодом.- Облачная инфраструктура: Забудьте о найме дорогостоящих облачных инженеров. MBayes позаботится об облачной инфраструктуре за вас (или мы можем помочь вам развернуть систему локально или в вашем облаке).
- Поддержка: Мы обеспечиваем обучение и постоянную поддержку, а также предоставляем полную и удобную документацию. Наши специалисты по прикладному машинному обучению тесно сотрудничают с вами, помогая вам создавать вашу начальную модель, а также предоставляют техническую и пользовательскую поддержку. Соглашения об уровне обслуживания: Мы можем предоставить соглашения об уровне обслуживания для гарантии производительности.
- Удобство разработки: MBayes требует гораздо меньше кода и имеет более простой формат, чем альтернативы с открытым исходным кодом.
- Платформа MBayes: Мы предоставляем графический интерфейс без написания кода для построения каузальных моделей, управления моделями и данными, а также развертывания. Количественная оценка неопределенности: Наш байесовский подход изначально учитывает уровень определенности в рекомендуемых действиях. Это плохо поддерживается в решениях с открытым исходным кодом, но необходимо, например, для принятия решений в условиях неопределенности и критически важных для безопасности сценариев, когда необходимо минимизировать наихудший сценарий.
- Нужныe вам функции: Мы уделяем первостепенное внимание потребностям вашего бизнеса и обеспечиваем нашим решениям MBay максимальную функциональность для вашего сценария использования. Наша платформа уже включает эксклюзивные функции, разработанные на основе ценных отзывов клиентов, предлагая возможности, превосходящие возможности решений с открытым исходным кодом.