машинное обучение и нейросети.

Как граф транзакций помогает банку лучше узнать своего клиента

Привет, Хабр.Каждый раз, когда вы платите картой, банк записывает это событие. Со временем накапливается история: купил кофе — запись, оплатил газ — запись, снял наличные — запись. Банковский ИИ умеет анализировать последовательность событий и делать выводы о человеке: молодой или пожилой, семьянин или одиночка, предпочитает копить или тратить.

продолжить чтение

От depth map* до нейросети: практический опыт создания аппаратного решения по измерению товаров на складе

В предыдущей статье мы рассказали о том, как появилась идея собственного решения и об истории создания нашего измерительного устройства.Во второй части мы сосредоточимся на технической стороне проекта: разберём алгоритмы измерения и инженерные решения, которые позволили добиться высоких точности и скорости замеров. Мы также поделимся опытом преодоления ключевых технических вызовов и расскажем, как пришли к текущему виду устройства.

продолжить чтение

Используем LLM для подбора подрядчиков: как это работает

Привет, Хабр! Меня зовут Иван, работаю data scientist в Doubletapp. Хочу поделиться кейсом, как мы решали задачу по автоматизации процессов отсмотра, сортировки и сверки входящих документов заказчика. 

продолжить чтение