Создание AI решений

Мы активно применяем технологию AI в наших проектах

Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения с каждым днем находят все больше применений и будут стоять во главе развития ИТ отрасли в ближайшем будущем.

Мы следим за развитием технологий AI и активно применяем их в наших проектах.

Основные наши работы в данной области связаны с распознаванием изображений и анализом текстов на естественных языках. Также в наших проектах мы активно используем решения для распознавания лиц и речи.

Распознавание изображений и анализ текстов

В нашем продукте z-monitor анализа государственных закупок мы использовали технологии text-mining для умного поиска и кластеризации закупок.

Для первичной обработки текстов мы используем морфологический анализ, метод n-грамм и статистические меры взаимной информации (MI - mutual information) для выявления ключевых фраз (collocations). Для получения векторных представлений коллекций документов мы применяем латентно-семантический анализ (LSA), вероятностный латентно-семантический анализ (PLSA), латентное размещение Дирихле (LDA).

Точность анализа

Для повышения точности анализа и снижения влияния на результат общеупотребительных слов мы применяем нормировку TF-IDF. Кластеризация документов осуществляется с использованием широко известного алгоритма k-means.

Помимо сервиса z-monitor указанные методы мы успешно применяем в проекте анализа федеральных целевых программ.

Распознавание лиц

Технологию распознавания изображений на основе tensor flow от google мы успешно внедрили в продукт Теле-Ментор, где мы решили задачу определения и отслеживания необходимого для проведения медицинских манипуляций инвентаря.

Также в Теле-Ментор мы внедрили технологию распознавания лиц verylook от компании neurotechnology, что упростило авторизацию пользователей. В данном тренажере мы применили технологию распознавания речи от компании ЦРТ.

Технологический стек

Мы применяли технологии AI как в web, так и в desktop решениях.

Все алгоритмы text-mining реализовывали на языке программирования python с использованием библиотек pymorphy, numpy и scipy.

Для распознавания изображений также использовали библиотеки python opencv-python и tensorflow (tensorflow-gpu).
Для распознавания лиц мы использовали verylook sdk c++.

Распознавание речи средствами pocketsphinx и Voice IP от ЦРТ мы прикручивали с помощью C++, а google speech api на python.

Искусственный интеллект

Распознавание изображений и анализ текстов

Точность анализа

Распознавание лиц

Технологический стек

Проекты по искусственному интеллекту