Computer Vision · Медицина
Сегментация медицинских снимков
Контекст: Выделение целевых структур на МРТ-данных, классификация и визуальные метрики качества.
Кейсы
Машинное обучение и анализ данных
Модели под конкретную задачу и данные: компьютерное зрение, аудиоаналитика, кластеризация больших наборов, генеративная геометрия для производства.
8 проектов в этой категории · ML, LLM, RAG и аналитика
Компьютерное зрение
Задача: Автоматизировать контроль качества.
Решение: CV-модели и визуальная аналитика в real-time.
Результат: Метрики: брак ниже на ~27%, скорость инспекции выше на ~38%, recall по дефектам +14 п.п.
Computer Vision · Продукт
Детекция и анализ изображений
Контекст: Распознавание состава по фото с детальным отчётом — продуктовый интерфейс поверх CV-моделей.
Аудиоаналитика: детекция подмены голоса
Задача: Надежно различать реальный и подмененный аудиосигнал.
Решение: Комбинация STFT/MEL/MFCC/FFT признаков и ансамбль моделей (CNN, Logistic Regression, Gradient Boosting).
Результат: Accuracy/F1 до 0.9992, ROC-AUC до 1.0000, EER около 0.31%, устойчивое разделение классов в UMAP.
Audio ML
Audio Anti-Spoofing — метрики
Контекст: Сравнение моделей по Accuracy, F1-Score и ROC-AUC.
Audio ML
Audio Anti-Spoofing — признаки
Контекст: Классификация bonafide/spoof по STFT, MEL и MFCC признакам.
Data Science
Audio Embeddings — UMAP 3D
Контекст: Кластеризация классов в 3D латентном пространстве.
Data Science
Audio Embeddings — UMAP 2D
Контекст: Разделение аудиоклассов по типам признаков (raw/mel/stft/mfcc/fft).
Кластеризация энергосети
Задача: Оптимизировать маршруты обслуживания 298K объектов энергосети Аризоны.
Решение: K-Means + HDBSCAN, 4 региона, CQ-скоринг приоритетов и 4-уровневая система диспетчеризации.
Результат: Метрики: время выезда на инцидент ниже на ~34%, покрытие SLA 89% → 97%, операционные расходы ниже на ~21%.
Data Science · Геоаналитика
Кластеризация энергосети, 298K точек
Контекст: K-Means + HDBSCAN по пользователям энергосети Аризоны: 4 региона, CQ-скоринг, 4 уровня обслуживания.
AI CAD для 3D-печати
Задача: Сократить цикл подготовки геометрии для аддитивного производства.
Решение: Аппроксимация квадрик, параметризация поверхности и валидация CAD-представления.
Результат: Метрики: ручные правки CAD ниже на ~34%, цикл до печати короче на ~41%, first-pass yield +16 п.п.
R&D · Аддитивное производство
AI CAD под 3D-печать
Контекст: Аппроксимация геометрии и подготовка CAD-моделей под аддитивное производство.
Обсудить задачу
Кратко опишите задачу, данные и сроки — предложим формат работы и ориентировочный план. Ответ в течение рабочего дня, NDA по запросу.
Обсудить задачу