Data & MLOps
We passen MLOps toe om snel betrouwbare producten op de markt te brengen.
Onze MLOps-methodologie levert snel en effectief schaalbare AI op.
Machine learning (ML) is een vorm van AI een systeem voortdurend leert van data geavanceerde algoritmen, in plaats van via expliciete programmering. Het services voordelen voor bedrijven die data gebruiken data de subtiele veranderingen in het gedrag, de voorkeuren en de tevredenheid van hun klanten beter te begrijpen.
Maar ondanks deze mogelijkheden brengt machine learning ook uitdagingen en risico’s met zich mee. Ten eerste moeten complexe ML-modellen regelmatig worden geactualiseerd, wat hoge implementatiekosten in de productie met zich mee kan brengen. Ten tweede AI de AI al snel te maken krijgen met prestatieverschuivingen en vertekeningen als data niet nauwlettend in de gaten wordt gehouden. Om deze uitdagingen het hoofd te bieden, overbruggen we de kloof tussen Proofs of Concept (POC) en productie door onze Machine Learning Operations (MLOps)-methodologie toe te passen op al onze Data AI .
Onze methodologie is geïnspireerd op de DevOps-aanpak die door de meest innovatieve softwarebedrijven wordt gehanteerd, waarbij softwareontwikkeling (Dev) en IT-beheer (Ops) worden gecombineerd.
Het doel is om de levenscyclus van systeemontwikkeling te verkorten en te zorgen voor continue levering van software van hoge kwaliteit.
Onze MLOps-aanpak helpt bedrijven hun AI naadloos te industrialiseren en op te schalen.
Het traditionele gebruik van de mogelijkheden van Machine Learning heeft een aantal nadelen:
Data houden nauwelijks rekening met productiebeperkingen. Ze werken in silo’s, zonder interactie met software- of data . Hun eenmalige analyses in Python-notebooks moeten door engineers in de verdere productielijn worden aangepast om aan de eisen voor industrialisatie te voldoen. Dit leidt tot vertraging en vertraagt de time-to-market.
Een gebrek aan flexibiliteit, wat leidt tot een hoog operationeel risico. Mocht blijken dat de ontwikkelde algoritmen bevooroordeeld, onstabiel of vatbaar voor ontevredenheid bij klanten zijn, dan zullen bedrijven niet in staat zijn om binnen een redelijke termijn te reageren.
Wij hanteren een ‘product first’-benadering om bedrijven te helpen hun AI soepel naar de productie te brengen, waarbij we anticiperen op de beperkingen en risico’s van de industriële implementatie. Ons MLOps-model is gebaseerd op een solide ecosysteem en we passen dezelfde processen toe bij elk AI dat we opleveren, van proof of concept tot productimplementatie.
Een succesvolle MLOps-aanpak om de data AI van organisaties te versnellen
Een degelijke monitoringoplossing.
We testen alle data, functies en modellen voor elke nieuwe release om kwaliteits- of prestatiedrift te voorkomen.
Onze data, modellen en leerexperimenten worden allemaal in een logboek bijgehouden om een snelle heropbouw in geval van productie-incidenten te garanderen.
Een veerkrachtige infrastructuur voor machine learning.
We integreren alle Machine Learning-middelen (code, data, modellen) in een Continuous Integration and Continuous Delivery pipeline (CICD) om een snelle en naadloze uitrol naar de productie te garanderen.
Een sterke samenwerkingscultuur.
We zorgen ervoor dat alle belanghebbenden op dezelfde manier werken en passen de best practices op het gebied van software engineering toe op Data Science-projecten (versiebeheer, implementatieomgevingen, testen).
Lees onze Data Science blog post waarin we uitleggen hoe we MLOPS toepassen voor onze klanten.
Onze Data zetten zich met hart en ziel in voor het ontwikkelen van schaalbare oplossingen en het aanpakken van complexe uitdagingen
Data is een uitdagend vakgebied, met methoden en technologische ontwikkelingen die voortdurend in beweging zijn. Ons team blijft op de hoogte van deze veranderingen en houdt daarbij altijd rekening met de noodzaak om zich aan te passen aan nieuwe zakelijke behoeften.
Dankzij onze expertise op het gebied van machine learning, data zeer bekwame en gemotiveerde data , in combinatie met een unieke samenwerkingsmethodiek en een ‘product first’-mentaliteit, helpt ons Data -team u bij het oplossen van uw meest uitdagende problemen.
Wij zijn pragmatische en resultaatgerichte ingenieurs: we passen in ons werk de nieuwste algoritmen toe, waarbij we de nadruk leggen op een eenvoudige implementatie en een snel rendement op de investering.
Wij lossen problemen op.
Hoe kunt u de klantwaarde verhogen? Hoe krijgt u meer inzicht in het klanttraject? Hoe voorspelt u het succes van een gloednieuw product of ontdekt u nieuwe consumententrends in miljoenen posts op sociale media?
Onze data hebben een bewezen staat van dienst in het oplossen van problemen voor diverse grote bedrijven in verschillende sectoren.
We werken samen met bedrijven in de detailhandel, luxe, financiële dienstverlening, farmaceutica, private equity en telecommunicatie, om machine learning en analytics in te zetten om impactvolle oplossingen voor onze klanten te creëren.
“Bij Artefact staan we in direct contact met de eindgebruiker van de oplossingen die we implementeren. Hierdoor kunnen we data niet alleen omwille van de techniek toepassen, maar ook om in te spelen op echte behoeften. Door direct feedback te krijgen over de toegevoegde waarde die onze oplossingen kunnen bieden, de uitdagingen die moeten worden aangepakt en de manier waarop uw product wordt gebruikt, kunt u zich echt concentreren op wat ertoe doet en een oplossing ontwikkelen die de gebruiker daadwerkelijk helpt.”
Louise, Data
We werken in featureteams om silo’s te doorbreken.
In de meeste organisaties werken data -teams in silo’s. Hun diensten zijn niet schaalbaar over de gehele waardeketen en maar al te vaak ontwikkelen ze ‘black box’-oplossingen die maar door heel weinig mensen worden begrepen en onderhouden.
Bij Artefact doorbreken we deze silo’s om gezamenlijke bedrijfsdoelstellingen te realiseren. Onze data werken nauw samen in featureteams met belanghebbenden zoals bedrijfseigenaren, softwareontwikkelaars, DevOps-specialisten en UX-ontwerpers, om ervoor te zorgen dat alle doelstellingen en prioriteiten in aanmerking worden genomen.
De samenwerking met producteigenaren, softwareontwikkelaars en Data is een zeer verrijkende ervaring. De verantwoordelijkheden binnen het team zijn veel duidelijker afgebakend, waardoor de Data veel meer tijd overhouden om zich op technische taken te concentreren, terwijl ze toch op de hoogte blijven van alle aspecten van het project. Door de best practices van de agile-methodiek te volgen, ontstaat er bovendien meer structuur, waardoor we altijd prioriteit geven aan wat de meeste waarde oplevert.
Paul, Data
Bij ons staat het ‘product’ voorop!
We blijven niet steken in de POC-fase (proof of concept), maar gaan altijd door tot de industriële productie en leveren impactvolle en robuuste producten.
Onze Data zetten zich in voor het leveren van gestandaardiseerde software; het implementeren van een waardevolle en betrouwbare oplossing is onze eerste prioriteit, nog ver voordat we onze AI gaan verfijnen. Door een solide basis voor ons project te leggen, kunnen we naadloos en snel nieuwe functies implementeren die voor meerwaarde zorgen.
Er zijn doorgaans tal van innovatieve oplossingen voor een probleem, maar de kunst zit hem in het vinden van de oplossing die het beste aansluit bij de behoeften, beperkingen en technische stack van onze klanten. We gaan meestal verder dan alleen een proof of concept in een geïsoleerde omgeving. Het in productie nemen van een model is een complexe taak die best practices op het gebied van MLOps vereist, evenals nauwgezette monitoring en evaluatie, om het hoogste prestatieniveau te waarborgen en te handhaven en tegelijkertijd rekening te houden met de technische en ethische implicaties.
Karim,Data
Onze kracht:
Onze expertise.
Data bevindt zich op het snijvlak van toegepaste vakkennis, wiskunde, statistiek en informatica.
Om onze R&D-inspanningen te versterken, beter in te spelen op de behoeften van onze klanten en de nieuwste AI in onze projecten toe te passen, hebben we bij Artefact een reeks werkgroepen opgericht die gespecialiseerd zijn in elk deelgebied van machine learning.
Hoe ziet het dagelijks leven van een Data bij Artefact eruit Artefact
Werken aan complexe en uitdagende opdrachten
Van de toeleveringsketen tot de klantenservice: onze data hebben zich beziggehouden met diverse uitdagende vraagstukken, zoals het voorspellen van het aantal telefoontjes in callcenters, het automatiseren van reacties op verzoeken van klanten, het signaleren van trends in de consumptie van schoonheids- en luxeproducten, en zelfs het helpen van artsen bij het opsporen van kankercellen op röntgenfoto’s.
Werken bij Artefact technisch onderlegde ingenieurs bovendien de kans om hun zakelijk inzicht te ontwikkelen en meer inzicht te krijgen in de fijne kneepjes van de meeste grote sectoren. Al onze data houden zich bezig met het ontwikkelen van oplossingen op maat die een antwoord bieden op zeer specifieke zakelijke uitdagingen. Ze werken nauw samen met onze C-level-klanten om de acceptatie te bevorderen en de bedrijfslogica te integreren in slimme AI .
Een van de leukste aspecten van werken bij Artefact de verscheidenheid aan onderwerpen waarmee we ons bezighouden. De term data omvat een breed scala aan vaardigheden op het gebied van natuurlijke taalverwerking, prognoses of optimalisatie, om maar een paar voorbeelden te noemen. Elke nieuwe opdracht brengt dus weer nieuwe algoritmen met zich mee om te testen en nieuwe technologieën om mee te experimenteren. Maar het kiezen van het juiste model voor de klus is niet de enige verantwoordelijkheid van een data : we moeten de zakelijke belangen heel goed begrijpen om te weten waar we de meeste waarde kunnen toevoegen, wat betekent dat we nauw samenwerken met consultants en met onze klant. Om ervoor te zorgen dat ons werk op de lange termijn nuttig is, werken we ook samen met software-engineers en passen we best practices op het gebied van software toe om onze inzichten om te zetten in een product.
Ombeline, Data
Een speciaal opleidingsprogramma om onze teams te helpen groeien
Data is een vakgebied dat voortdurend in beweging is en wij hechten veel waarde aan de voortdurende bijscholing van onze engineers.
Data bij Artefact gebruikmaken van een uitgebreid aanbod aan interne en externe opleidingen, die zorgvuldig zijn geselecteerd door onze opleidingsafdeling, zodat ze de technologische grenzen kunnen verleggen.
Wij bieden:
– Trainingen op het gebied van machine learning (NLP, prognoses, computervisie, ML Operations…)
– Toegang tot Cloud (GCP, Azure, AWS)
– Trainingen in soft skills (mondelinge en schriftelijke presentaties, onderhandelen, projectmanagement)
Daar houdt de opleiding niet op: de werkweek data gemiddelde data zit vol met leermogelijkheden. Zoals we graag zeggen: „Feedback is een geschenk“, en onze bedrijfscultuur draait om technische evenementen zoals onze TechTex, waar we de successen en mislukkingen van onze nieuwste projecten delen, of onze Code Base Committee (CBC), waar de code van onze projecten door onze topprogrammeurs onder de loep wordt genomen!
Een organisatie een organisatie
Artefact een organisatie, maar het DS-team is in de eerste plaats een technische afdeling:
– We maken gebruik van de nieuwste model- en ML-bibliotheken, zoals Sklearn, FastAI, CatBoost, Prophet, Spacy, BERT en zijn varianten (CamemBERT, DistilBERT, …) en nog veel meer
– We werken met meerdere cloud zijn gecertificeerde premiumklant bij de grootste cloudproviders, zoals GCP, Azure en AWS
– We bouwen AI met behulp van ML Ops-frameworks en hulpprogramma's zoals Docker, Kubernetes, Kedro, ML Flow, Great Expectations en nog veel meer!
We stimuleren onderzoek en ontwikkeling binnen onze teams om op de hoogte te blijven van de nieuwste ontwikkelingen in de techwereld.
Bekijk onze 
We leveren ook een bijdrage aan de open-sourcegemeenschap. Kijk voor meer informatie op onze 
Robin Doumerc, wereldwijd CTO bij Artefact
Ons vakgebied is de afgelopen jaren voortdurend in ontwikkeling geweest, met nieuwe algoritmen, methoden en toepassingen. Het kan een hele opgave zijn om in dit steeds veranderende ecosysteem bij te blijven als je er alleen voor staat. Daarom is voortdurende bijscholing als team een essentieel onderdeel van ons leven bij Artefact, hetzij via interne projecten waarbij ze de nieuwste technologie kunnen toepassen op een probleem dat ze dagelijks tegenkomen, hetzij via speciale tijd tijdens onze maandelijkse trainingsdagen. Door onze Data in staat te stellen te blijven leren over baanbrekende onderwerpen, zorgen we ervoor dat we hun nieuwsgierigheid behouden, maar ook gedeeltelijk hun welzijn binnen het team.
Versterk ons team
Ons team heeft een bewezen staat van dienst op het gebied van projecten met betrekking tot neigingsmodellering en aanbevelingssystemen. Neem contact met ons op en laat u direct doorverbinden met een van onze experts als u meer wilt weten over onze expertise.
Als je bij ons wilt komen werken, ga dan naar onze vacaturepagina.
Blogartikelen van onze tech-experts
Zal de toekomst van agentgebaseerde AI van kennisgrafieken?
Nu bedrijven zich haasten om AI in de praktijk te brengen, komen de meesten tot de ontdekking dat hun data nooit is ontworpen voor autonoom redeneren. Tegenwoordig geldt voor maar liefst 80% van AI ...
De doe-het-zelf-ervaring verrijken: hoe ADEO AI inzet AI inhoud en kennis met elkaar te verbinden
Assortimentsoptimalisatie is een cruciaal proces in de detailhandel waarbij de ideale productmix wordt samengesteld om aan de vraag van de consument te voldoen, rekening houdend met de vele logistieke...
MotherDuck uitgelegd: hoe de AI analyseoplossing van de volgende generatie in uw Data past
MotherDuck breidt de analytische prestaties van DuckDB uit naar de cloud functies voor samenwerking, en biedt daarmee vier keer betere prestaties dan BigQuery en kostenbesparingen ten opzichte van traditionele data door middel van...
Assortimentsoptimalisatie met discrete-keuzemodellen in Python
Assortimentsoptimalisatie is een cruciaal proces in de detailhandel waarbij de ideale productmix wordt samengesteld om aan de vraag van de consument te voldoen, rekening houdend met de vele logistieke...
Is het afstemmen van voorkeuren altijd de beste optie om op LLM’s gebaseerde vertalingen te verbeteren? Een empirische analyse
Neurale maatstaven voor de evaluatie van machinevertaling (MT) winnen steeds meer aan belang vanwege hun betere correlatie met menselijke beoordelingen in vergelijking met traditionele lexicale maatstaven
Choice-Learn: Grootschalige keuzemodellering voor operationele contexten vanuit het perspectief van machine learning
Discrete-keuzemodellen zijn bedoeld om te voorspellen welke keuzes individuen maken uit een reeks alternatieven, ook wel een assortiment genoemd. Bekende toepassingen zijn onder meer het voorspellen van een...
Het tijdperk van generatieve AI: wat verandert er?
De vele en uiteenlopende reacties op ChatGPT en andere generatieve AI’s – of ze nu sceptisch of enthousiast zijn – laten zien welke veranderingen deze technologieën teweegbrengen en welke impact ze hebben...
Hoe Artefact een rechtvaardig en toch eenvoudig loopbaansysteem voor softwareontwikkelaars te ontwikkelen
In de dynamische en voortdurend veranderende tech-sector van vandaag kan een carrièrepad vaak aanvoelen als een kronkelend pad door een dichtbegroeid woud van mogelijkheden. Met de snelle...
Waarom u LLMOps nodig hebt
In dit artikel wordt LLMOps geïntroduceerd, een gespecialiseerde tak die DevOps en MLOps combineert om de uitdagingen aan te gaan die grote taalmodellen (LLM’s) met zich meebrengen...
De kracht van de LangChain Expression Language (LCEL) benutten: van proof of concept tot productie
LangChain is in minder dan een jaar uitgegroeid tot een van de meest gebruikte Python-bibliotheken voor interactie met LLM’s, maar LangChain was vooral een bibliotheek...
Hoe we profiel-ID’s hebben afgestemd met behulp van Treasure Data en SQL
In dit artikel lichten we de uitdagingen van ID-afstemming toe en laten we zien hoe wij te werk gaan om een uniforme profiel-ID te creëren in Data Customer Data , met name...
Snowflake’s Snowday ’23: op weg naar succes Data
Terwijl we terugblikken op de inzichten die tijdens het ‘Snowday’-evenement op 1 en 2 november werden gedeeld, volgt er een stroom van spannende onthullingen over de toekomst van...
