Кейсы

eMLya —
классификация изображений без привлечения аналитиков данных

Обученные модели искусственного интеллекта классифицируют изображения без участия человека. Данная технология позволяет ускорить процесс обработки больших объёмов данных и сэкономить человеческие трудозатраты.

до 5 раз

выше скорость подготовки данных для обучения моделей классификации

до 3 раз

снижение стоимости затрат на обучение моделей классификации изображений

до 500%

выше эффективность сотрудников благодаря снижению времени на ручную классификацию

Как работает система

Загрузка изображений

Загрузка изображений происходит посредством интуитивно понятного интерфейса, не требующего от пользователя специальных навыков. Данная процедура может быть полностью автоматизирована с помощью REST API.

Разметка изображений

Присвоить набор тегов можно на этапе загрузки или создать наборы заданий на разметку по заведённым шаблонам. К каждому шаблону можно прикрепить инструкцию для пользователя и определить различные параметры выполнения и верификации задания.

Формирование датасетов

Наборы данных (датасеты) имеют версии и описание к ним. В разных версиях может содержаться разный объём данных и разное количество классов. Отбор изображений производится с помощью строки поиска и быстрых фильтров, что позволяет находить нужные изображения для наполнения датасетов быстрее.

Обучение моделей

Обучение может проходить в двух режимах: автоматический (autoML) и ручной для аналитиков данных. В первом случае требуется заполнить минимальный набор параметров, во втором — все параметры могут быть переопределены. В результате мы получаем модель, которая может классифицировать изображения без участия человека.

Преимущества продукта

Безлимитная лицензия

Отсутствуют ограничения на количество пользователей, изображений, датасетов и моделей в системе.

Повышенная точность моделей

Система значительно упрощает обучение моделей для каждого отдельного бизнес-процесса используя его данные, что даёт преимущество над универсальными моделями.

Гибкость и масштабируемость

Микросервисная архитектура на основе платформы Camunda позволяет управлять BPMN-процессами, а также использовать и масштабировать данный модуль.

Полная безопасность и конфиденциальность данных

Продукт устанавливается в контур заказчика и не требует внешних источников, что обеспечивает сохранность загружаемых данных.

Система eMLya разработана при поддержке Фонда содействия инновациям fasie.ru

Победитель конкурса «Коммерциализация Искусственный интеллект» Фонда содействия инновациям РФ.

Член Единого реестра российского программного обеспечения (ПО) для ЭВМ и БД.

Номинант RB Digital Awards 2022 в категории «Корпоративный пилот».

Возможности системы

Сбор, загрузка и хранение изображений в виде датасетов

Разметка изображений с помощью именованных тегов

Возможность настройки параметров обучения модели

RestAPI для интеграции с внешними системами

Возможность отслеживания прогресса обучения ML-модели

Интерфейс фильтрации и отбора данных по тегам для формирования датасетов для обучения моделей

Автоклассификация загруженных изображений

Версионирование и хранение моделей

Журналирование и аудит

Ролевая модель доступа к данным

Сколько это стоит

Мы подготовим индивидуальный расчет, исходя из потребностей вашей организации.

Обратитесь в службу поддержки для получения расчёта стоимости.

О сервисе подробнее

eMLya — это продукт, позволяющий следующее:

Улучшить качество классификации изображений и скан-образов документов.
Ускорить процесс работы с поступающими пакетами документов.
Настроить процесс обработки документов исходя из своих потребностей и задач пользователей.

Таким образом отпадают следующие факторы:

Необходимость ожидания помощи аналитиков данных.
Ожидание согласований требований к проекту.
Передача размеченных данных и т.п.

Использование системы не исключает аналитиков данных из процесса, а лишь позволяет построить модель и проверить результат без их участия. Привлечение специалистов может понадобиться для оптимизации и улучшения ML-модели, т.е. при решении тех задач, с которыми пока ещё не может справиться AutoML.

Мы продаём инструмент, который быстро адаптируется и изменятся вместе с процессами клиентов. Мы смотрим на все этапы сразу и стараемся сделать процесс улучшения системы максимально гладким. Данная стратегия сэкономит заказчику внутренние ресурсы, позволяя привлекать тех или иных экспертов только в тот момент, когда есть реальная потребность, а также исключить низкоквалифицированную нагрузку (рутину) из работы сотрудников.