AI discovery i produktizacja
Mapowanie realistycznych szans AI, walidacja use caseów, prototypowanie najlepszych pomysłów i przekładanie ich na aplikacje gotowe biznesowo.
- Mapowanie szans
- Walidacja use caseów
- Gotowość danych
- Od prototypu do produktu
Ładowanie
iVega Lab testuje pomysły AI, buduje systemy predykcyjne i zamienia research w narzędzia, którymi polskie zespoły mogą zarządzać i z których mogą korzystać w codziennych operacjach.
Każdy projekt łączy technologię, uważny research i specjalistów potrzebnych do danej pracy. Projektujemy pod dane, które masz, a nie pod dane, które chciałbyś mieć.
Mapowanie realistycznych szans AI, walidacja use caseów, prototypowanie najlepszych pomysłów i przekładanie ich na aplikacje gotowe biznesowo.
Uczyń systemy machine learning bardziej zrozumiałymi dla osób, które na nich polegają. Insight wspierany AI pomaga zespołom podejmować lepsze decyzje.
Systemy prognozowania, analityka predykcyjna i odczytywanie trendów dla zespołów operacyjnych, projektowane pod dane, które faktycznie posiadasz.
Wsparcie wybranych inicjatyw health, laboratoryjnych i workflow przez research-driven input oraz współpracę specjalistyczną wokół danych regulowanych.
Praktyczne sesje dla liderów i zespołów oceniających adopcję AI bez hype’u i niejasnych obietnic. Budujemy kompetencję wewnętrzną, nie zależność.
Lab pracuje ze sprawdzonymi językami, bibliotekami modelowania, narzędziami interpretowalności, warstwami serving i frameworkami analitycznymi, wybieranymi dla konkretnego projektu zamiast narzucanymi wszędzie.
Python, R, SQL i Jupyter jako warstwa bazowa dla applied AI i pracy analitycznej.
pandas, NumPy, Polars, DuckDB, Apache Spark i Apache Airflow dla ingestii, transformacji i gotowości danych.
scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost, PyTorch, TensorFlow, Keras, and Hugging Face Transformers.
SHAP, LIME, InterpretML i Captum dla interpretacji modeli oraz przejrzystości wsparcia decyzji.
Nixtla, sktime, Darts, Chronos i TimesFM dla szeregów czasowych oraz zastosowań forecastingowych.
MLflow, FastAPI, Docker, Kubernetes, Prometheus i Grafana dla serwowania, skalowania i obserwowalności.
Superset, Metabase, Plotly, Streamlit i Gradio dla dashboardów, prototypów i narzędzi operacyjnych.
MONAI, DICOM, HL7 FHIR, OpenEHR, OHDSI OMOP i OpenMRS dla wybranych kontekstów healthtech.

Praca health i laboratoryjna wymaga kontekstu, dyscypliny dostępu i jasnych granic użycia danych.
W inicjatywach health i laboratoryjnych iVega Lab pracuje ostrożnie z warunkami dostępu, umowami data-use i właściwymi regulacjami. Datasety z ograniczonym dostępem są pozyskiwane tylko projektowo, gdy zgoda i governance uzasadniają proces.
Warunki dostępu, umowy data-use i właściwe regulacje.
Walidacja, cytowanie i kontekst kliniczny tam, gdzie ma to znaczenie.
Narzędzia integrujące się z zespołem, który będzie z nich korzystał.
iVega Lab łączy badaczy, contributorów technicznych, doradców operacyjnych i specjalistów sektorowych zgodnie z zakresem projektu. Otrzymujesz skupioną ekspertyzę wtedy, gdy jest potrzebna, bez utrzymywania jej wtedy, gdy nie jest.
Umów sprint Lab