Привет, на связи команда аналитиков Х5 Tech. В статье пишем сервис инференс ML-NLP модели на go. Допустим, вам нужно внедрить ML-модель (разработанную/обученную на Рython-фреймворке) в сервис в вашей инфраструктуре. По какой-то причине (не важно какой) этот сервис должен быть на golang-е. Здесь покажем, как это можно сделать, используя ONNX. Если вы это читаете, то, вероятно, […]
Для полноценной работы страховой компании нужен большой штат сотрудников, которые общаются при помощи великого и могучего русского языка. А значит есть поле для автоматизации процессов работы средствами NLP. Именно про это данная статья. Мы рассмотрим варианты решения типовых задач в страховании и не только.
Привет, Хабр! На связи Денис Киров, руководитель отдела тестирования компании «ДОМ.РФ Технологии». В этой статье я расскажу, как проходило внедрение ИИ в процессы тестирования в нашей команде. Искусственный интеллект в том или ином виде внедряется во все процессы: от бытовых до бизнесовых. Использование ИИ – это автоматизация различных процессов, которые долго выполняются руками, присутствует возможность […]
Исследование Naumen показало впечатляющее развитие российского рынка диалогового ИИ. За 5 лет объём отечественного рынка NLP-решений вырос в четыре раза, до 5,9 млрд руб. к концу 2023 года. Ключевые сегменты рынка — чат-боты, голосовые помощники, речевая аналитика, синтез и распознавание речи — всё шире внедряются в банковский сектор, ретейл и медицину, где играют важную роль […]
Распознавание именованных сущностей (Named Entity Recognition, NER) — это одна из самых востребованных задач в обработке естественного языка (NLP). Чтобы создать качественную модель для NER, требуется тщательно размеченная обучающая выборка, а процесс её создания может занять много времени и ресурсов. В этой статье я расскажу о своём пути разметки данных, начиная с использования Open Source […]
Внедряем модели машинного обучения в мобильное приложение на Flutter Если Flutter-приложение нужно сделать более удобным и инклюзивным, скорее всего, придется использовать технологии ML. Вот только несколько примеров задач, в которых машинное обучение наверняка понадобится: классификация изображений: чтобы приложение могло распознавать объекты на фотографиях или видео (например, Google Lens); обработка естественного языка (NLP): в приложениях с […]
Всем привет! Меня зовут Михаил Чайчук, я учусь в магистратуре Вышки на ФКН, где также являюсь исследователем в НУЛ моделей и методов вычислительной прагматики. А недавно я пришел работать в AIRI на должность инженера-исследователя в команду Прикладное NLP, которой руководит Елена Тутубалина. Вместе с ней мы приняли участие в соревновании ImageCLEFmed MEDVQA-GI 2024 по генерации […]