Как внедрить ML-проект: пошаговый подход
1) Опыт автоматизации проверки упаковки
Расскажем, как мы использовали компьютерное зрение, чтобы улучшить контроль качества упаковки и уменьшить количество дефектов.
2) Как это работает на практике
Поделимся, как настроили обработку изображений и применили модели машинного обучения для поиска дефектов.
3) Реальные задачи и их решения
Обсудим, с какими сложностями столкнулись — например, с нехваткой данных — и как их преодолели.
4) Что можно увидеть
Покажем несколько примеров: изображения упаковки и то, как система определяет проблемы.
Расскажем, как мы использовали компьютерное зрение, чтобы улучшить контроль качества упаковки и уменьшить количество дефектов.
2) Как это работает на практике
Поделимся, как настроили обработку изображений и применили модели машинного обучения для поиска дефектов.
3) Реальные задачи и их решения
Обсудим, с какими сложностями столкнулись — например, с нехваткой данных — и как их преодолели.
4) Что можно увидеть
Покажем несколько примеров: изображения упаковки и то, как система определяет проблемы.
О СПИКЕРЕ:
Более 6 лет опыта в frontend-разработке.
Руководил разработкой проектов разной сложности для Сбера, билайна, ПИК и других.
Курирует внедрение AI-технологий в проекты компании.
Руководил разработкой проектов разной сложности для Сбера, билайна, ПИК и других.
Курирует внедрение AI-технологий в проекты компании.
SENIOR
AI & ML
Альберт Рыбалко
Chulakov, Ростов-на-Дону
Руководитель отдела разработки
Руководитель отдела разработки
25 апреля
№106 "Юг"
15:05-15:50
№106 "Юг"
15:05-15:50
СМОТРИТЕ ТАКЖЕ
Оставить отзыв о докладе