UNISON TECHNOLOGIES - Разработка программного обеспечения на заказ

Некоторые проекты

Система контроля оплаты парковки Применение нейросетей для распознавания номеров позволило существенно повысить качество распознавания грязных номеров. Наше решение – единственное в России, где распознавание работает на планшете (клиенте) и не требует связи с сервером.

Диагностика заболеваний верхних дыхательных путей На основе исходных данных о состоянии пациента (анамнез, осмотр, инструментальная диагностика и др.) разработанная система определяет наиболее вероятный диагноз.

Аналитика качества обслуживания

(в разработке)

Данное решение применяется в сфере обслуживания. Анализируя диалог между посетителем и сотрудником, система определяет конфликтные ситуации, которые далее разбираются руководством на основе записей видеонаблюдения.

Анализ рентгеновских снимков С помощью сверточных нейронных сетей был реализован модуль автоматического поиска областей на снимках: рамки коллиматора и частей тела.

Работа
«под ключ»

Мы готовы выполнить проект по разработке системы искусственного интеллекта «от и до», начиная от предпроектного исследования и аналитики, и заканчивая развертыванием системы у заказчика.

Мы имеем опыт разработки нейронных сетей для анализа изображений, звуковой информации, текстов и наборов дискретных данных.

В зависимости от задачи используем классические, сверточные, рекуррентные и другие сети (вплоть до генеративно-состязательных сетей, которые были применены в собственном проекте).

В качестве основного фреймворка в большинстве проектов применяется TensorFlow, в ряде случаев – собственные и сторонние надстройки над ним.

У нас есть все оборудование, необходимое для разработки и обучения сетей (в основном – видеокарты из верхнего сегмента).

Разметка обучающей выборки

Любая система искусственного интеллекта требует большого объема исходных данных для обучения. Как правило, необходимо не менее нескольких тысяч примеров. Каждый пример должен быть предварительно размечен. Например, если речь идет о распознавании образов на изображениях, то на каждом изображении должна быть вручную отмечена интересующая область и указано, что это такое.

Такая работа требует много времени и одновременно является крайне рутинной.

Наша компания готова предоставить услуги по разметке исходных данных для обучающей выборки нейросети. У нас имеется собственный штат сотрудников, занимающихся исключительно данной работой. Для решения этой задачи разработано собственное специальное ПО. За время работы мы значительно оптимизировали технологию разметки таким образом, чтобы минимизировать вероятность человеческой ошибки при разметке. Мы применяем входное тестирование сотрудников, многократную верификацию и другие методы.