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
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
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
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
А что, ИИ и врачей скоро заменит?
Не заменит. Более того, без врача - не будет и качественной работы нейросетей.
Поделились мыслями в статье ➡️ https://neuro-core.ru/blogs/ai-medicine
🌟 Пишите в комментариях свое мнение — тема важная, неоднозначная и точно заслуживает обсуждения.
Не заменит. Более того, без врача - не будет и качественной работы нейросетей.
Поделились мыслями в статье ➡️ https://neuro-core.ru/blogs/ai-medicine
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
neuro-core.ru
ИИ, нейросети и компьютерное зрение в медицине: опыт внедрения и вопрос данных для ML | AI лаборатория NeuroCore
Как ИИ и компьютерное зрение уже работают в российской медицине: от диагностики снимков до операционного контроля. Почему качество моделей зависит от врачей, и как NeuroCore реализовал проект по разметке рентгеновских данных.
🔥5
✦ Как ИИ помогает не уйти из магазина без любимого творожка
После популярности "рыбного кейса" решили еще немного приоткрыть завесу тайны: на что способен искусственный интеллект в магазинах?
Например, ИИ сделает так, чтобы вы не ушли из магазина грустные, без любимого творожка или шоколадки.
Пустые полки магазинов - это снижение продаж до 8% продаж (статистика NielsenIQ). Причем, продажи теряются просто потому, что товара не было на полке, а на складе был. Обидно? Несомненно!
Упущенная продажа — это не просто минус выручка. Это риск потерять клиента.
Наш кейс
Сетевой ритейлер FMCG (1000+ точек по РФ) не успевал пополнять выкладку — мерчендайзеры не всегда замечали пустые полки вовремя. Выросла доля потерь.
🧠 Что сделали и что мы получили - читайте в карточках к посту
А если хотите заказать внедрение ИИ в своем магазине - напишите нам тут же, в ТГ:
@NeuroCore_ai
или загляните к нам на сайт neuro-core.ru
После популярности "рыбного кейса" решили еще немного приоткрыть завесу тайны: на что способен искусственный интеллект в магазинах?
Например, ИИ сделает так, чтобы вы не ушли из магазина грустные, без любимого творожка или шоколадки.
Пустые полки магазинов - это снижение продаж до 8% продаж (статистика NielsenIQ). Причем, продажи теряются просто потому, что товара не было на полке, а на складе был. Обидно? Несомненно!
Упущенная продажа — это не просто минус выручка. Это риск потерять клиента.
Наш кейс
Сетевой ритейлер FMCG (1000+ точек по РФ) не успевал пополнять выкладку — мерчендайзеры не всегда замечали пустые полки вовремя. Выросла доля потерь.
🧠 Что сделали и что мы получили - читайте в карточках к посту
А если хотите заказать внедрение ИИ в своем магазине - напишите нам тут же, в ТГ:
@NeuroCore_ai
или загляните к нам на сайт neuro-core.ru
🔥5