AI

Система извлечения информации из страховых заявлений на основе машинного обучения. Были реализованы: распознавание таблиц, обработка бланков различной компоновки и дизайна, определение типов полей ввода и извлечение данных.

Нейронные сети используются для множества задач, но слышали ли вы когда-нибудь про распознавание птиц? Мы – нет, поэтому возможность поработать над этим проектом очень нас захватила В итоге, опыт оказался крайне интересным.

Разработали кроссплатформенное решение для европейского издателя японской манги. Издатель получает комиксы манга в формате книги inDesign от японских издательств, которые при помощи нашего CV-решения распознаются и переводятся на нужный издателю язык.

Этот проект стал продолжением проекта о системе First Step AI, которая позволяет обучать нейронные сети, способные обнаруживать сложные события, и легко создавать на их основе приложения, как мобильные, так и веб-приложения.

Приложение для оцифровки газет для европейского агентства по сканированию документов. Обнаружение статей, охватывающих несколько колонок, извлечение текста и определение типа статьи.

Мы создали десктопное приложение на базе ChatGPT, которое анализирует резюме, извлекает необходимую информацию, такую как навыки и опыт кандидата, и присваивает ему уровень квалификации в соответствии с его навыками.

Программное обеспечение для анализа недвижимости для инвестиционной компании, желающей автоматизировать свою деятельность по оценке недвижимости: определение зданий и их типов, растительности, доступа к дорогам и многое другое.

Мобильное приложение для проверки того, насколько быстро модели машинного обучения TensorFlow Lite и Pytorch, будут работать на конкретном мобильном устройстве.

Приложение для быстрого анализа мочи в домашних условиях. Автоматическая генерация результатов теста на основе анализа цветов реагентных зон.

Машинное обучение набирает обороты, эта тема вышла за рамки среды разработчиков и уже стало общей темой для широкой общественности. При этом обучение моделей нейронных сетей требует высокого уровня знаний и опыта. Не все могут обучить модель самостоятельно, а обращаться к сторонним специалистам дорого. Рассказываем, как мы создавали систему по обучению нейронных сетей.

Наш клиент занимается оценкой строительства и отделки зданий, а также подготовкой смет. Анализ чертежей зданий и их обсчёт отнимает очень большое время у персонала, поэтому мы разработали для клиента систему по распознаванию pdf-файлов с чертежами и автоматическим формированием смет в excel-формате.

Мы разработали мобильный гид для посетителей художественного музея. Наше мобильное приложение способно мгновенно распознать картины под любым углом и предоставить информацию о них в текстовой форме.