DeepLearning（ディープラーニング・深層学習）により機械学習モデルを作成します。
主に、画像と自然言語の非構造化データを扱います。
二値分類、クラス分類、回帰問題、セグメンテーション、等対応します。
言語はPython、ライブラリはtensorflowを用います。
会社内に蓄積したデータで独自の機械学習モデルを作成することができます。
作成したモデルはテスト環境としてHuggingFace Spacesなどを活用してWebアプリを作成します。
（機械学習コンペサイト Signate、Nisihika等 挑戦中です）
よい精度のモデルを作成するためには（質の良い）大量のデータが必要になります。
どのようなデータをおもちなのか、リンクを添付してご説明ください。
HuggingFace SpacesはCPUであれば無料で可能ですが、GPUは有料になります。
https://huggingface.co/docs/hub/spaces-overview#hardware-resources