ESKOM.AI

Data Engineering

• Data transformations, pipelines
• Feature Engineering
 Zautomatyzowana generacja cech na podstawie danych niestrukturalnych.
• Data labeling

AI

• Artificial Neural Networks
• Hyperparameter tuning

Data Science & Analytics

• Linear Regression
• Logistic Regression
• Decision Trees
• eXtreme Gradient Boosting (XGBoost)
• Recommender Systems
• Mathematical Optimization

LLM

• Foundation models
• Natural Language Processing
• Generative AI
• Retrieval Augmented Generation (RAG)
Metoda ta łączy dane wejściowe i bazy wiedzy medycznej. Wykorzystuje system Dense Passage Retrieval (DPR), aby wydobyć najbardziej istotne dokumenty z dużej bazy dokumentów odpowiadających na pytanie wejściowe. Podejście RAG wspierane jest bazami wektorowymi i frameworkiem Llama Index. 
• In-context learning
Funkcja wykorzystywana do identyfikacji charakterystyk. Wykorzystano zdolności uczenia się w kontekście zaawansowanych dużych modeli językowych do generowania cech charakterystycznych z różnych kategorii w trybie przetwarzania danych źródłowych.
• Programmatic labeling

On-Premise Modele LLM

• WatsonX
• LLaMa

Cloud Modele LLM

• GPT
• Gemini
• Cloude
• etc.