Месть дата-сайентиста: почему LLM не отменили нашу профессию
Закончилась ли золотая эпоха дата-сайентистов? Когда-то Harvard Business Review назвал эту профессию «самой сексуальной работой XXI века». В технологической индустрии позиции data scientist часто входили в число самых высокооплачиваемых. При этом работа требовала необычного сочетания навыков:Data Scientist (сущ.): человек, который знает статистику лучше любого разработчика и разбирается в разработке лучше любого статистика.— JosH100 (@josh_wills), 3 мая 2012 года
Подсчёт долей фракций руды на конвейере: SAM2 для разметки, YOLO и проблемы с перекрытием
Задача, с которой пришел заказчик На производственной площадке стоит камера над лентой конвейера, она снимает поток , а система считает доли трёх цветовых фракций — серо-белой, оранжевой, розовой — и пишет результат в JSON для следующего этапа обработки. Цвет фракции используется как косвенный признак химического состава — технолог по нему оценивает качество партии. Заказчику нужна всего одна цифра — доля оранжевой фракции. Для предприятия эта фракция самая интересная по составу, остальные классы имеют второстепенное значения. Эту цифру нужно предоставлять в режиме 24/7, без расхождений между сменами.
Почему AI-проекты ломаются на данных: как качественные датасеты повышают NPS, CTR и конверсию
В гонке за внедрение AI компании всё чаще упираются не в характеристики модели, а в данные. Именно качество датасетов сегодня определяет, насколько быстро, точно и экономично работают интеллектуальные решения. Ошибка на этом этапе напрямую бьёт по бизнес-метрикам — от времени ответа в поддержке до конверсии в интернет-магазине.О том, как бизнесу выстроить работу с данными и где искать реальную экономию, мы поговорили с Ильнуром Файзиевым, руководителем юнита Data LLM в Doubletapp
Стартап Handshake AI перестал выплачивать деньги за работу подрядчикам
Некоторые подрядчики, работавшие на Handshake AI, утверждают, что стартап по обучению ИИ отказал им в выплате денег за выполненную работу, обвинив в нарушении правил платформы. В итоге десятки людей не получили суммы, достигающие нескольких тысяч долларов.
Взгляд разметчика данных
Дисклеймер: ниже будет описан личный опыт и точка зрения человека-исполнителя. Устройство всей процедуры разметки в статье не раскрывается. Все совпадения сущностей случайны. Названия компаний не упоминаются в целях соблюдения NDA. В статье не будут подниматься вопросы оплаты труда и разбираются только основные рабочие моменты. Всем добрый день!
Garbage In — Garbage Out: ошибки в разметке данных и как они ломают ML-системы
На Хабре тысячи статей про OCR, IDP, ML и искусственный интеллект. Все они сходятся в одном: «качественная разметка данных — ключ к точности модели». Но что это значит на практике?Меня зовут Снежана Игнатенко, я руковожу отделом разметки данных в SL Soft AI
