В течение 26 месяцев мы ежемесячно собирали 40,000 уникальных Replay-атак для обучения Face ID-модели клиента. Через краудсорсинг и автоматизированную валидацию данных нам удалось значительно повысить точность системы в распознавании фальсификаций.

Мы помогли клиенту повысить точность биометрической системы распознавания лиц и голоса, собрав уникальный датасет из более чем 400’000 единиц данных. Этот подход улучшил производительность системы на 21%.

Мы помогли создать систему для автоматической разметки интерьеров, разметив 12 000 изображений с использованием методов семантической сегментации. Наш подход позволил повысить точность алгоритмов распознавания и ускорить процесс аннотации, это привело к улучшению классификации поверхностей и элементов стен.

Мы выполнили проект по разметке строительной техники, аннотировав около 5 000 изображений с использованием методов детектирования объектов. Наш подход обеспечил высокую точность и скорость выполнения задачи, соответствуя требованиям клиента.

Мы помогли клиенту обучить нейронную сеть для распознавания лиц в условиях сложной урбанистической среды, что позволило достичь точности до 96%. Благодаря эффективной организации процессов и контроля качества проект был выполнен раньше срока.

Благодаря сотрудничеству с Data Light клиент смог обучить нейронную сеть, которая с точностью до 96% идентифицирует запросы на тему банковских депозитов. Это значительно повысило эффективность работы call-центра.

С помощью команды Data Light клиент смог эффективно обучить модель для определения грансостава руды в реальном времени, что значительно ускорило работу на конвейере.

Благодаря данным Data Light клиент смог обучить нейронную сеть, которая распознает лица с точностью до 96% даже в непростых городских условиях.

Data Light успешно выполнила разметку 700 аксиальных срезов за месяц, собрав команду из опытных медиков. Это позволило эффективно обучить модель для определения фарминальных грыж.

Для крупной биометрической компании мы собрали 2000 фотографий, необходимых для защиты от спуфинг-атак. Благодаря широкой базе исполнителей клиент получил данные быстро, все они соответствовали строгим стандартам качества.

Благодаря сотрудничеству с Data Light клиент обеспечил эффективную и оперативную модерацию комментариев, что помогло улучшить качество дискуссий на портале.

Мы провели серию тайных проверок пунктов выкупа техники в городах по всей России, чтобы выявить нарушения в оценке устройств. 

Мы выполнили разметку облаков LiDAR для улучшения пространственной ориентации нейронной сети с 99% точностью. Это помогло клиенту увеличить производительность модели в три раза.

Мы помогли создать систему контроля экзаменов, разметив 6000 изображений для алгоритма распознавания поз студентов. Наш подход сократил время проекта и повысил качество данных, что помогло гарантировать высокую точность контроля.