99% точности? А как насчёт 99% неожиданностей?

Пока другие хвастаются кейсами, мы врываемся в ваш четверг с АНТИКЕЙСАМИ.

Ведь не всё в проектах идёт по плану - и это нормально. Потому не боимся говорить о сложностях и делиться опытом, который помог нам усилиться в разметке данных и разработке ИИ.

🐷Антикейс: разметка свиней

Клиент прислал тестовый датасет: 20 фото, по 10–15 хрюшек на каждом. Задача казалась простой. Подписали договор и стартанули.

А потом пришёл реальный датасет: в каждом кадре уже по 60–70 свиней. Плотность животных на фото - как на парковке ТЦ перед праздниками.

Разметчики столкнулись с тем, чего не было в тесте:

👀кадр перегружен, объекты слипаются, не видно границ

👀отрисовать по 60 контуров — это не «пара минут на картинку», а полчаса и больше

👀системы начинают лагать, всё тормозит.

Падает скорость. Падает точность. Люди выдыхаются. Сроки растут.

Разумеется, мы выкрутились и сдали проект, а еще - сделали полезные выводы:

✅теперь платим и считаем бюджет разметки не за картинку, а за объект

✅тестовые выборки запрашиваем реальные, а не «красивые»

✅просим включать в тест даже самые тяжёлые случаи. Чтобы потом не было сюрпризов.

Важно: заказчику нужен результат не меньше, чем нам. Чем точнее мы оцениваем задачу — тем честнее сроки и меньше рисков для всех.

В карточках к посту ещё три антикейса: металл, биометрия и эстонская таблица.
Наши грабли, от которых уберегаем всех, кто работает с данными.

И даже если все вокруг будут делиться только успешным успехом, мы останемся честными с вами: продолжим открыто говорить о том, что иногда ИИ и разметка данных для ИИ - это боль. Конечно, если поддержите пост реакциями, а как без этого?🌻

🔄Дрон летает, а инженер страдает

Давненько не было интересных кейсов, все антикейсами вас баловали, исправляемся✅


🌺Клиент:

Крупная нефтедобывающая и нефтеперерабатывающая компания с протяжённой трубопроводной сетью.
Для регулярного мониторинга состояния трубопроводов с воздуха использует дроны: они выявляют утечки и повреждения.

🌺Боль клиента:

После облёта дрона инженеры вручную фильтровали сотни кадров, потому что часть снимков была размыта, засвечена или с артефактами. Это часы бесполезной работы, которую можно отдать ИИ.

🌺 Желание клиента:

Автоматизировать фильтрацию и оставлять инженерам только те снимки, которые реально пригодны для анализа.

🌺 Как мы исполнили желание:

Внедрили ИИ-решение, которое отбирает только качественные снимки.

Никакой магии: анализ резкости, шумов и экспозиции — и только пригодные кадры летят инженерам. Разбор облёта пошел в 2 раза быстрее.

Это значит: меньше рутинной возни, меньше риска что-то упустить - и быстрее принятое решение там, где на кону безопасность, деньги и репутация.

💡 Любопытно: вместо глубокой нейросети в финальное решение легли простые и стабильные алгоритмы. Потому что работали быстрее, не теряя качества. И да, иногда классика побеждает ИИ.

👉 Все детали - в карточках к посту.

Листайте, даже если вы не работаете в промышленности: мы в NeuroCore умеем находить нетривиальные задачи для ИИ - и делать их рабочими.

🌺🌺🌺

А если нужна консультация по внедрению ИИ в ваш бизнес - пишите @NeuroCore_ai

Наш сайт: https://neuro-core.ru/