Как внедрить ML-проект: пошаговый подход | Альберт Рыбалко

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. 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.