ML & Deep Learning
Bekerja sama dengan machine learning company di Indonesia yang membawa Anda dari dataset mentah hingga model yang telah diterapkan dan dipantau, dibangun seputar masalah dan data Anda sendiri.
Minta demo
Sebagai machine learning company di Indonesia, Alfabeta bermitra dengan organisasi yang membutuhkan model yang disesuaikan dengan data dan domain mereka sendiri alih-alih produk siap pakai yang generik. Praktik kami mencakup seluruh siklus hidup, dari persiapan dan pelabelan data hingga pemilihan arsitektur, pelatihan, dan evaluasi yang ketat, sehingga model visi dan analitik yang kami bangun mampu bergeneralisasi ke kondisi operasional nyata Anda alih-alih hanya berkinerja baik pada demo. Ini adalah disiplin rekayasa yang sama di balik produk computer vision produksi Alfabeta.
Inti dari pekerjaan ini adalah pengembangan computer vision kustom. Engineer kami bekerja dalam Python dan C/C++ serta menggunakan pemrograman GPU dengan CUDA dan OpenCL untuk merancang dan melatih model seputar objek, cacat, atau peristiwa spesifik Anda. Baik targetnya adalah kelas cacat pada lini produksi, perilaku dalam feed pengawasan, atau kategori objek yang unik bagi industri Anda, kami memperlakukan pelatihan model sebagai proses iteratif: mengkurasi dan mengaugmentasi dataset yang representatif, memilih arsitektur yang sesuai, dan memvalidasi accuracy, precision, dan recall terhadap data dunia nyata sebelum apa pun dirilis.
Selain pelatihan, kami mengoperasionalkan model dengan pipeline MLOps yang mengotomatiskan penerapan, versioning, pemantauan, dan pelatihan ulang, sehingga model tidak diam-diam merosot setelah go-live. Kami menerapkan lintas edge dan cloud tergantung pada kendala Anda, mengemas dan mengoptimalkan model agar berjalan pada perangkat edge untuk inferensi di perangkat dengan latensi rendah, atau menskalakannya di cloud pada infrastruktur berbasis Unix di balik web server standar ketika throughput dan manajemen terpusat lebih penting. Target yang tepat dipilih seputar kebutuhan latensi, konektivitas, privasi, dan biaya Anda.
Kami juga menyediakan AI consulting untuk tim yang berada lebih awal dalam perjalanan dan membutuhkan bantuan untuk membingkai masalah, menilai apakah data mereka dapat mendukungnya, dan memilih jalur realistis menuju produksi. Hasil yang kami tuju bukanlah prototipe sekali pakai melainkan sistem yang mudah dipelihara: model yang terus berkinerja seiring berkembangnya data dan kebutuhan Anda, dengan deteksi drift dan pelatihan ulang yang sudah terpasang, didukung oleh tim yang berpengalaman dalam merilis computer vision produksi alih-alih demo riset.
Pengembangan Model Kustom
Merancang dan melatih model seputar data, objek, serta kelas cacat atau peristiwa spesifik Anda menggunakan Python, C/C++, dan pemrograman GPU dengan CUDA dan OpenCL. Pengembangan computer vision kustom ini menyasar masalah yang tidak dapat ditangani model generik, dari jenis cacat khusus hingga pengenalan objek dan perilaku spesifik industri.
Pelabelan & Persiapan Data
Mengkurasi, menganotasi, dan mengaugmentasi dataset agar model belajar dari contoh yang bersih dan representatif alih-alih data yang berisik atau bias. Karena kualitas model dibatasi oleh kualitas data, kami memperlakukan pelabelan dan persiapan sebagai bagian kelas utama dari proyek, bukan sekadar pelengkap.
Evaluasi yang Ketat
Memvalidasi accuracy, precision, dan recall terhadap kondisi dunia nyata sebelum apa pun dirilis, sehingga kinerja mencerminkan lingkungan operasional Anda dan bukan sekadar set uji yang dikurasi. Kriteria evaluasi disepakati di awal dan dikaitkan dengan hasil bisnis yang ingin dicapai model.
Pipeline MLOps
Mengotomatiskan penerapan, versioning, dan pemantauan agar model tetap andal di produksi alih-alih merosot tanpa disadari. Pipeline mempermudah mempromosikan versi model baru, melakukan rollback bila perlu, dan menjaga catatan yang jelas tentang apa yang berjalan di mana.
Penerapan Edge & Cloud
Mengoptimalkan dan mengemas model agar berjalan pada perangkat edge untuk inferensi di perangkat dengan latensi rendah, atau berskala di cloud pada infrastruktur berbasis Unix di balik web server standar. Target penerapan dipilih seputar kendala latensi, konektivitas, privasi, dan biaya Anda.
Pelatihan Ulang Berkelanjutan
Mendeteksi drift dan melatih ulang dengan data terbaru untuk menjaga kinerja tetap tinggi saat kondisi, produk, dan lingkungan berubah dari waktu ke waktu. Hal ini menutup lingkaran sehingga model yang akurat saat peluncuran tetap akurat berbulan-bulan kemudian.
Pertanyaan umum
Apa saja yang tercakup dalam bekerja sama dengan machine learning company di Indonesia?
Kerja sama biasanya menjalani seluruh siklus hidup: kami membantu membingkai masalah, mempersiapkan dan melabeli data Anda, memilih dan melatih model yang sesuai, mengevaluasinya secara ketat terhadap kondisi nyata, lalu menerapkan dan memantaunya di produksi. Karena Alfabeta membangun dan mengoperasikan produk computer vision-nya sendiri, praktik rekayasa yang sama diterapkan pada proyek kustom alih-alih memperlakukannya sebagai eksperimen riset.
Apakah Anda membangun model kustom atau hanya menawarkan produk terlatih?
Kami melakukan pengembangan computer vision kustom. Menggunakan Python, C/C++, dan pemrograman GPU dengan CUDA dan OpenCL, kami merancang dan melatih model seputar objek, cacat, atau peristiwa spesifik Anda. Ini berbeda dari produk API pra-bangun kami, dan merupakan jalur yang tepat ketika masalah atau data Anda cukup unik sehingga model generik tidak akan berkinerja baik.
Bisakah model berjalan di edge, atau apakah membutuhkan cloud?
Keduanya didukung. Kami mengoptimalkan dan mengemas model agar berjalan pada perangkat edge untuk inferensi di perangkat dengan latensi rendah, atau berskala di cloud pada infrastruktur berbasis Unix ketika throughput dan manajemen terpusat lebih penting. Target penerapan dipilih seputar kebutuhan latensi, konektivitas, privasi data, dan biaya Anda.
Bagaimana Anda mencegah model merosot setelah peluncuran?
Kami membangun pipeline MLOps yang mengotomatiskan penerapan, versioning, dan pemantauan, bersama dengan deteksi drift dan pelatihan ulang dengan data terbaru. Artinya kinerja diawasi secara berkelanjutan dan model dilatih ulang saat kondisi berubah, sehingga akurasi terjaga dari waktu ke waktu alih-alih diam-diam menurun.
Kami masih awal dan belum yakin data kami siap. Bisakah Anda membantu?
Ya. Melalui AI consulting kami membantu tim membingkai masalah, menilai apakah data yang tersedia dapat secara realistis mendukungnya, dan memilih jalur praktis menuju produksi. Karena kualitas data membatasi kualitas model, penilaian awal ini sering menghemat waktu dan biaya yang signifikan sebelum pelatihan model apa pun dimulai.
Jelajahi lainnya
Manajemen Pengunjung
Perjalanan pengunjung yang lancar dan aman di seluruh lobi perusahaan maupun lokasi industri.
Manajemen Lalu Lintas
ANPR, deteksi insiden, dan analitik arus untuk jalan yang lebih cerdas dan lebih aman.
Ritel
Penghitungan pengunjung, heatmap, dan pencegahan kehilangan yang meningkatkan konversi dan menekan penyusutan stok.