Точность 99,2% и ни одной найденной опухоли: во что обходится компьютерное зрение в медицине
Разговор всегда начинается одинаково.«Вы же делаете детекцию брака на конвейере. Там деталь и дефект, тут снимок и опухоль. Разница в датасете. Дайте модель, которая находит рак, точность нужна процентов 98, ну 99, чтобы наверняка».Логика в этом есть, и я не иронизирую. Архитектурно между дефектом сварного шва и узлом в легком действительно нет пропасти, обе задачи это поиск аномалии на картинке, и обе решаются примерно одним семейством сетей. Человек напротив рассуждает правильно ровно до того момента, пока не произносит слово «точность».Дальше я обычно прошу пять минут и открываю калькулятор.
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!
