Что делать, когда стандартные ИИ-решения бессильны?

К нам пришел проект по видеоаналитике для сети магазинов без продавцов. Задача — ловить воров и вандалов. Но есть нюанс: все камеры на объектах — «фишай» с дикими искажениями, на которых готовые нейросети видят лишь хаос.

Вместо того чтобы сдаться, мы разработали собственные алгоритмы, которые учитывают геометрию пространства и заново учат ИИ понимать нестандартную реальность. Это проект «в процессе», но мы решили показать всю внутреннюю кухню — от борьбы с искажениями до генерации синтетических данных для обучения.

Полный разбор нашего инженерного подхода — в карусели! 👉👉👉

🌟 А если у вас есть сложная задача, и вам нужен технический партнер, способный доказать жизнеспособность решения за 1-2 недели (PoC), — свяжитесь с нами. Поможем заложить надежную архитектуру.

#Кейсы

Чем сложный ИИ-проект отличается от простого? Необходимость в гибридной архитектуре.

Недавно перед нами стояла задача научить нейросеть отличать почерки в отсканированных документах. Казалось бы, задача для одной нейросети. Но реальность сложнее: вариативность почерка, наличие формул и текста, риск ложных срабатываний.

Мы пришли к выводу, который лежит в основе всех наших сложных проектов: эффективные системы — это гибриды, где слабости одного подхода компенсируются силой другого. Поэтому мы создали двухкомпонентную модель, сочетающую статистический и топологический анализ.

Как именно она работает и почему этот подход на голову выше стандартных — подробно рассказали в карусели. 👉👉👉

🌟 Если вы устали от IT-проектов, которые начинаются без четкого плана, и хотите получить предсказуемый результат, — закажите у нас разработку детального Технического Задания (ТЗ). Это лучшая инвестиция в будущую систему.

#Кейсы

Как масштабировать human-in-the-loop систему и не сорвать SLA в 90% задач за 60 минут?

Когда стандартные подходы к найму и контролю качества не справляются с ростом, на помощь приходит инженерия процессов.

Мы столкнулись с этой задачей, когда наш поток задач вырос экспоненциально, а первые попытки масштабирования привели к срывам дедлайнов и падению качества. Проблема оказалась глубже, чем просто «нанять больше людей».

Решение лежало в плоскости системного подхода: от многоступенчатого онбординга с тестовыми заданиями до построения независимого и такого же масштабируемого, как и основной, контура QA. Мы превратили хаос в управляемый и прогнозируемый процесс.

Подробности в карусели 👉👉👉

🌟 Нуждаетесь в создании HITP-системы для обучения своих моделей? Оставьте заявку на нашем сайте.

#Кейсы