Работа с нейросетями

Один из способов применения AI — это детекция, т.е. определение конкретных объектов по фото или видео. Например, нейросети могут использоваться для автоматической классификации товаров на складе или в магазине, что позволяет существенно ускорить процесс инвентаризации и уменьшить количество ошибок.

Еще одной важной задачей, которую может решать нейросеть, является трекинг объектов. Например, это может быть полезно для отслеживания перемещения товаров на складе или для мониторинга движения автомобилей на дорогах. Или для того чтобы зафиксировать поведение человека в магазине, проанализировать и сделать точный рассчет для распределение товаров на полках. Нейросеть может автоматически определять положение объекта на изображении и следить за его перемещением в режиме реального времени.

Это умение нейросетей может быть полезно для магазинов, которые хотят автоматически отслеживать количество товаров на полках или для производственных компаний, которые хотят контролировать количество деталей на производственной линии. Нейросеть может быстро и точно подсчитывать количество объектов на изображении и передавать эту информацию в систему управления.

AI способен к точному определению отдельных cегментов предмета. Ему под силу обнаружить дефекты различных товаров на производстве, чтобы вовремя снять их с конвеера. Кроме того, возможно точное определение местоположения каждого повреждения.

Может использоваться, например, для игры или фитнес приложения. Нейросети способны определять на картинке и видео точное положение любой части тела в любой момент времени.

Исследование паттернов и зависимостей в сигнале ЭЭГ.

Работа с уже существующими нейронными сетями для улучшения их производительности и сокращения необходимых затрат.

Например: у бизнеса есть гипотеза о том, что они могут автоматизировать какой-то процесс. Но они не хотят брать штат датасаентистов, а хотят протестировать свою гипотезу. Мы делаем MVP и даем им стендный результат работы будущей системы (например работу нейросети на записанном видео с их камере, т е мы обучаем нейросеть на малом количестве фото, делаем условный стенд, говорим о возможностях, плюсах, минусах, ограничениях, требованиях, далее они принимают решение).