Что дороже: своя команда разметчиков, аутсорс или готовый датасет?
Любой проект начинается с главного вопроса: где взять данные? От ответа зависит бюджет, сроки и успех всего дела. Нанять свою команду? Купить готовый датасет? Отдать всё на аутсорс?
Неправильный выбор — это деньги на ветер. Мы опубликовали подробное руководство, где разобрали плюсы и минусы каждого пути на реальных кейсах.
Из статьи вы узнаете:
⏺ Своя команда vs Аутсорс: Почему инхаус-разметчики часто «съедают» бюджет на простоях и как аутсорс решает проблему масштабирования.
⏺ Купить vs Собрать: Когда готовые данные — это ловушка, которая не подходит под ваши бизнес-задачи, и почему кастомный датасет — это конкурентное преимущество.
⏺ Как выбрать идеального подрядчика: 4 признака, которые отличают эксперта от любителя, готового сорвать вам все сроки.
Это не просто теория, а стратегический гид, который поможет вам принять верное решение еще на старте.
🌟 Читайте статью, чтобы выбрать правильный путь и сэкономить ресурсы вашего проекта.
Любой проект начинается с главного вопроса: где взять данные? От ответа зависит бюджет, сроки и успех всего дела. Нанять свою команду? Купить готовый датасет? Отдать всё на аутсорс?
Неправильный выбор — это деньги на ветер. Мы опубликовали подробное руководство, где разобрали плюсы и минусы каждого пути на реальных кейсах.
Из статьи вы узнаете:
Это не просто теория, а стратегический гид, который поможет вам принять верное решение еще на старте.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
neuro-core.ru
Разметка данных: инхаус, покупка датасета или аутсорсинг? | Блог NeuroCore | AI лаборатория NeuroCore
Инхаус vs готовый датасет vs аутсорсинг разметки данных: затраты, масштабируемость, риски, скорость запуска. Плюсы и минусы каждого подхода на основе реальных проектов NeuroCore.
🔥4 4❤3 1
Как работает видеоаналитика в условиях Крайнего Севера? Рассказали об этом в «Газпроме»
На прошлой неделе мы побывали в Санкт-Петербурге, в самом сердце современных технологий России — Лахта Центре. Нас пригласили в корпоративный институт «Газпрома» в качестве экспертов, чтобы поделиться опытом в одной из самых сложных областей — мобильной видеоаналитике.
Вместе с нашими партнерами, компанией Bodycam, мы представили совместное решение: они отвечают за «железо» — промышленные нагрудные видеорегистраторы, а мы — за «мозг» системы.
В рамках 30-минутного выступления для участников интенсива мы разобрали реальный проект по обеспечению безопасности на удаленных объектах.
Что мы обсуждали:
⏺ Вызовы проекта: Как развернуть систему компьютерного зрения там, где нет постоянной инфраструктуры — в условиях тайги, газоопасных и взрывчатых работ.
⏺ Техническая начинка: Какие модели и архитектурные подходы мы используем для детекции средств индивидуальной защиты (СИЗ), спецтехники и действий персонала в реальном времени.
⏺ Практический результат: Как такая связка оборудования и ИИ помогает контролировать безопасность и соблюдение регламентов там, куда не поставишь стационарную камеру.
Получили высокую оценку от слушателей и взяли «на карандаш» несколько идей для будущих проектов. Приятно, что наше сотрудничество с заказчиком перерастает в долгосрочное партнерство — уже сейчас мы формируем дорожную карту развития системы на 2026–2027 годы.
Для нас такие выступления — не просто возможность поделиться экспертизой, но и подтверждение того, что мы решаем реальные, а не теоретические задачи бизнеса на самом высоком уровне.
На прошлой неделе мы побывали в Санкт-Петербурге, в самом сердце современных технологий России — Лахта Центре. Нас пригласили в корпоративный институт «Газпрома» в качестве экспертов, чтобы поделиться опытом в одной из самых сложных областей — мобильной видеоаналитике.
Вместе с нашими партнерами, компанией Bodycam, мы представили совместное решение: они отвечают за «железо» — промышленные нагрудные видеорегистраторы, а мы — за «мозг» системы.
В рамках 30-минутного выступления для участников интенсива мы разобрали реальный проект по обеспечению безопасности на удаленных объектах.
Что мы обсуждали:
Получили высокую оценку от слушателей и взяли «на карандаш» несколько идей для будущих проектов. Приятно, что наше сотрудничество с заказчиком перерастает в долгосрочное партнерство — уже сейчас мы формируем дорожную карту развития системы на 2026–2027 годы.
Для нас такие выступления — не просто возможность поделиться экспертизой, но и подтверждение того, что мы решаем реальные, а не теоретические задачи бизнеса на самом высоком уровне.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
ИИ — уже как электричество: популярен, востребован, обсуждаем😎
Команда NeuroCore снова на ТВ: рассказываем о нейросетях и том, как они работают
В качестве экспертов для пресс-центра «Известий» мы:
➡️ Разобрали процесс внедрения ИИ по шагам и рассказали о главном вопросе, который нужно задать перед стартом: «а эта задача вообще решаема с помощью ИИ?».
➡️ Рассказали, почему ИИ — это не “один гений”, а командная работа: аналитик, дата-инженер, ML-разработчики, разметчики данных, интеграторы, DevOps.
➡️ Рассказали о том, что интеграция —самый недооценённый этап, ведь ИИ должен жить внутри бизнес-процессов заказчика, а не ломать их.
Про эффективность тоже поговорили. Мы не считаем «точность ради точности», а смотрим на реальные метрики: скорость процессов, снижение ручных операций, уменьшение ошибок и экономический эффект.
Эфир получился честным: без магии и обещаний «ИИ всё сделает за вас сам». С нетерпением ждем записи, обязательно поделимся на канале🌟
Команда NeuroCore снова на ТВ: рассказываем о нейросетях и том, как они работают
В качестве экспертов для пресс-центра «Известий» мы:
➡️ Разобрали процесс внедрения ИИ по шагам и рассказали о главном вопросе, который нужно задать перед стартом: «а эта задача вообще решаема с помощью ИИ?».
➡️ Рассказали, почему ИИ — это не “один гений”, а командная работа: аналитик, дата-инженер, ML-разработчики, разметчики данных, интеграторы, DevOps.
➡️ Рассказали о том, что интеграция —самый недооценённый этап, ведь ИИ должен жить внутри бизнес-процессов заказчика, а не ломать их.
Про эффективность тоже поговорили. Мы не считаем «точность ради точности», а смотрим на реальные метрики: скорость процессов, снижение ручных операций, уменьшение ошибок и экономический эффект.
Эфир получился честным: без магии и обещаний «ИИ всё сделает за вас сам». С нетерпением ждем записи, обязательно поделимся на канале
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Bounding Box, полигоны, аудио, LIDAR... Почему цены на разметку так отличаются?
Вы когда-нибудь задумывались, почему обвести котика на фото стоит в разы дешевле, чем разметить 3D-скан здания или проанализировать диалог в колл-центре? Дело не в жадности подрядчика, а в экономике процесса.
Мы опубликовали ультимативное руководство по экономике разметки. Внутри — «золотая формула», которую используют все профессиональные подрядчики.
Из статьи вы узнаете:
⏺ Единая формула для всего: Показываем универсальный расчет, который лежит в основе оценки 99% проектов.
⏺ Разбор по типам: От простого к сложному — Bounding Box, сегментация, классификация текста и аудио, работа с LIDAR.
⏺ «Подводные камни»: Раскрываем нюансы каждого вида разметки: где важна экспертиза, где — синхронизация команды, а где — пространственное мышление разметчика.
⏺ Советы заказчику: На что обратить внимание в коммерческом предложении, чтобы не переплатить и получить качественный результат.
Это не просто статья, а ваш личный инструмент для аудита подрядчиков.
🌟 Узнайте, за что вы платите, и выбирайте подрядчика осознанно. Читайте наше новое руководство!
Вы когда-нибудь задумывались, почему обвести котика на фото стоит в разы дешевле, чем разметить 3D-скан здания или проанализировать диалог в колл-центре? Дело не в жадности подрядчика, а в экономике процесса.
Мы опубликовали ультимативное руководство по экономике разметки. Внутри — «золотая формула», которую используют все профессиональные подрядчики.
Из статьи вы узнаете:
Это не просто статья, а ваш личный инструмент для аудита подрядчиков.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
neuro-core.ru
Виды разметки данных | 4 типа и их влияние на цену ML-разметки | AI лаборатория NeuroCore
Разбираем виды разметки данных: Bounding Box, полигональная сегментация, keypoints, LIDAR, аудио- и текстовая классификация, HTML-разметка. Сравниваем подходы, особенности и ценообразование | Блог NeuroCore
❤5🔥5 5
Сколько стоит собрать датасет? Перестаньте гадать — посмотрите на формулы.
Оценить разметку данных — понятно. А сбор? Для многих заказчиков это «терра инкогнита», где цена берется с потолка. Мы в NeuroCore считаем, что так быть не должно. Пора внести ясность.
Мы опубликовали новую статью, в которой вскрываем реальную экономику сбора данных. Никакой «воды» — только методология, примеры и конкретные расчеты.
Из статьи вы узнаете:
⏺ Экономика парсинга: Почему «коэффициент брака» важнее, чем объем источника, и как он влияет на цену каждого изображения.
⏺ Экономика съемок: По какой формуле мы рассчитываем стоимость одного видео с постановочной дракой (реальный кейс с цифрами!).
⏺ Ключевые факторы: Как на цену влияют доступность источника, сложность ТЗ и аренда локаций.
⏺ Главные вопросы подрядчику: Что спросить, чтобы отличить профессионала, который обоснует каждую цифру, от любителя.
Это самое подробное руководство по ценообразованию на сбор данных, которое вы найдете.
🌟 Читайте статью, чтобы говорить с подрядчиками на языке цифр и полностью контролировать свой бюджет.
Оценить разметку данных — понятно. А сбор? Для многих заказчиков это «терра инкогнита», где цена берется с потолка. Мы в NeuroCore считаем, что так быть не должно. Пора внести ясность.
Мы опубликовали новую статью, в которой вскрываем реальную экономику сбора данных. Никакой «воды» — только методология, примеры и конкретные расчеты.
Из статьи вы узнаете:
Это самое подробное руководство по ценообразованию на сбор данных, которое вы найдете.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
neuro-core.ru
Как рассчитать стоимость датасета | Гайд для заказчика датасета | AI лаборатория NeuroCore
Сколько стоит датасет? Факторы стоимости, скрытые расходы, сложность сбора данных и типичные ошибки при расчёте цены датасета. Читайте новую статью в блоге NeuroCore
🔥5 4 3❤2
Каждая рыбина - под неусыпным взглядом ИИ | Кейс для ритейла
У реальных заказчиков ИИ самые интересные задачи обычно звучат подозрительно просто. «Нужно контролировать выкладку свежей рыбы» как раз из этой серии: снаружи - витрина, внутри - куча инженерных нюансов для CV и трекинга.
К нам обратился крупный ритейлер: нужно строго соблюдать FIFO, то есть отслеживать, какая рыба лежит дольше остальных и должна уйти первой.
Мы взялись за разработку решения на базе компьютерного зрения, которое следит за витриной так, как это не под силу персоналу. Что мы предложили - смотрите в карточках.
А по сути, это кейс не про рыбу,а про работу с нестандартными объектами в сложных условиях:
➡️различная форма объектов,
➡️блики, влажность, лёд - вызов для детекции
➡️необходимость трекинга по ID и времени
➡️онлайн-обработка без права на задержку.
📎 Кейс полностью
Друзья, а вы знали, что такое FiFo? Достаете самые дальние бутылки молока с полок в магазинах? Ищете в глубине витрины самый свежий хлеб?
У реальных заказчиков ИИ самые интересные задачи обычно звучат подозрительно просто. «Нужно контролировать выкладку свежей рыбы» как раз из этой серии: снаружи - витрина, внутри - куча инженерных нюансов для CV и трекинга.
К нам обратился крупный ритейлер: нужно строго соблюдать FIFO, то есть отслеживать, какая рыба лежит дольше остальных и должна уйти первой.
Мы взялись за разработку решения на базе компьютерного зрения, которое следит за витриной так, как это не под силу персоналу. Что мы предложили - смотрите в карточках.
А по сути, это кейс не про рыбу,
➡️различная форма объектов,
➡️блики, влажность, лёд - вызов для детекции
➡️необходимость трекинга по ID и времени
➡️онлайн-обработка без права на задержку.
📎 Кейс полностью
Друзья, а вы знали, что такое FiFo? Достаете самые дальние бутылки молока с полок в магазинах? Ищете в глубине витрины самый свежий хлеб?
Все молчат, а мы скажем.
Точность -не абсолютна. 99% на идеальных данных ≠ работающая модель.
В реальности важнее не цифра в отчёте, а поведение системы в сложных, нестабильных условиях.
🐟 ⏺ 🗣 В кейсе с рыбой вызов был не в том, чтобы «обучить модель», а в том, что объект постоянно менялся: форма, отражения, ракурс, блеск.
Мы в NeuroCore проектируем решения, которые выдерживают такие сценарии - не для красивой демо, а для продакшена.
Модель должна справляться с реальностью, а не с тепличным датасетом в идеальных условиях.
#инсайты_разработки
Точность -
В реальности важнее не цифра в отчёте, а поведение системы в сложных, нестабильных условиях.
Мы в NeuroCore проектируем решения, которые выдерживают такие сценарии - не для красивой демо, а для продакшена.
Модель должна справляться с реальностью, а не с тепличным датасетом в идеальных условиях.
#инсайты_разработки
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Telegram
NeuroCore | ИИ для бизнеса
Каждая рыбина - под неусыпным взглядом ИИ | Кейс для ритейла
У реальных заказчиков ИИ самые интересные задачи обычно звучат подозрительно просто. «Нужно контролировать выкладку свежей рыбы» как раз из этой серии: снаружи - витрина, внутри - куча инженерных…
У реальных заказчиков ИИ самые интересные задачи обычно звучат подозрительно просто. «Нужно контролировать выкладку свежей рыбы» как раз из этой серии: снаружи - витрина, внутри - куча инженерных…
❤4 4🤩2 1
NeuroCore в конкурсе «Проект года» GlobalCIO
Кажется, мы вошли во вкус.
В этом году сразу два наших проекта вышли в финал «Проекта года» от GlobalCIO — конкурса, где отмечают решения, которые не просто “впечатляют”, а реально работают у заказчиков.
Заявленные кейсы:
📌 Автоматическая оценка стоимости металлоизделий по чертежам
ИИ извлекает параметры из 2D/3D-документации и считает стоимость детали за секунды. Инженеры экономят часы ручного разбора.
📌 AgriScan AI — анализ физического состояния, а именно, полноты, коров.
Видеоаналитика + RFID-идентификация помогают фермам точно отслеживать динамику животных и снижать влияние человеческого фактора.
Две разные отрасли — один и тот же принцип:
ИИ должен приносить пользу там, где у данных своя логика и свои законы, а не “идеальные” условия.
Голосование ещё идёт, итоги впереди. Но уже сейчас — большое спасибо всем, кто поддерживает нашу работу, интересуется нашими кейсами и доверят нам внедрение систем машинного зрения в своем бизнесе 💚
Кажется, мы вошли во вкус.
В этом году сразу два наших проекта вышли в финал «Проекта года» от GlobalCIO — конкурса, где отмечают решения, которые не просто “впечатляют”, а реально работают у заказчиков.
Заявленные кейсы:
📌 Автоматическая оценка стоимости металлоизделий по чертежам
ИИ извлекает параметры из 2D/3D-документации и считает стоимость детали за секунды. Инженеры экономят часы ручного разбора.
📌 AgriScan AI — анализ физического состояния, а именно, полноты, коров.
Видеоаналитика + RFID-идентификация помогают фермам точно отслеживать динамику животных и снижать влияние человеческого фактора.
Две разные отрасли — один и тот же принцип:
ИИ должен приносить пользу там, где у данных своя логика и свои законы, а не “идеальные” условия.
Голосование ещё идёт, итоги впереди. Но уже сейчас — большое спасибо всем, кто поддерживает нашу работу, интересуется нашими кейсами и доверят нам внедрение систем машинного зрения в своем бизнесе 💚
🔥6❤4 2 2
Привет! На связи Игорь, аналитик NeuroCore.
Недавно вернулся из Шэньчжэня и Пекина, эта командировка была не «посмотреть Китай», а понять, как работает рынок, который задаёт темп всему ИИ-миру.
Делюсь инсайтами:
1) Китайцы делают ИИ как Apple - полный цикл.
У SenseTime, Extreme Vision и других свои чипы, свои модели, своё ПО и своя интеграция.
Когда всё под контролем одной компании - скорость решений просто космическая.
2) Подход к роботам максимально практичный
У нас робот ждёт карту склада.
У них робот сам сканирует пространство лидаром и сразу начинает работать.
Меньше бюрократии - быстрее путь к результату.
3) Стек CV шире, чем мы привыкли.
Да, PyTorch и YOLO там тоже есть.
Но параллельно используют PaddlePaddle, M6, SenseNets и собственных ассистентов для кодинга.
Рынок живой, конкуренция бешеная - поэтому китайские ИИ-разработчики растут быстро.
4) В Китае бизнес делается лично
Ты можешь писать поставщику месяцами.
А можешь приехать, пожать руку, посмотреть производство, поужинать, душевно пообщаться — и у тебя прекрасная цена, сотрудничество и теплый партнерский диалог.
Это культура гуанси: доверие → дело → деньги.
5) Теперь понятно, куда и зачем ехать дальше:
Если коротко: эта поездка дала возможность смотреть на ИИ-решения глазами производителей, а не разработчиков. И, конечно же, понять, куда расти нам и какие возможности предложить нашим дорогим заказчикам!
Нравится такой формат постов? Ждем реакций
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥18 6 5❤2