#%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D1%81%D0%B5%D1%82%D0%B8_%D0%B4%D0%BB%D1%8F_%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81%D0%B0

2025-03-04

Нужны ли малому бизнесу нейросети?

Первый раз про нейросети в CRM я услышала в 2017 году в кулуарах очень большой конференции. Тогда один из российских вендоров вполне здраво рассуждал, что скоринг сделок — это по сути и есть нейросеть: распределение, вероятность, Байес, все дела. Правда, налицо была проблема обучения моделей на реальных данных, потому что структура и организация продаж от компании к компании разные, вплоть до совсем уж экзотики типа агрессивных продаж. Да и данные даже довольно больших компаний слишком малы для обучения более или менее толковой нейросетки. Но хорошо помню, что уже тогда мне подумалось, сколько маркетинга будет вокруг нейронок и ИИ в бизнес-приложениях. И вот прошло 8 лет, про ИИ мы слышим из каждого утюга, много где он стал маркетингом и способом привлечения внимания к продукту, но вот CRM (как и другие бизнес-приложения) с нейронкой особо не светятся. Да, на сайтах вендоров можно найти разные фичи с отсылками к искусственному интеллекту, кто-то прямо заявляет, что теперь банановый с нейросетью, но в целом — на редкость честное поведение. Даже с low code оно значительно хуже ;-) Почему честное? Да потому что с нейросетями у малого и среднего бизнеса всё не особо складывается. Давайте погружаться.

habr.com/ru/companies/regionso

#crm #нейронки #нейросети_для_бизнеса

2025-02-11

Как посчитать проект и защитить бизнес от некорректной оценки: руководство для специалистов по данным

Сорванные дедлайны, работа в выходные, недовольный клиент — знакомо? Если да, то вы, вероятно, сталкивались с некорректной оценкой проекта. В прошлой статье я рассказывал о риск-факторах в задачах разметки и сбора данных:

habr.com/ru/articles/881134/

#разметка_данных #сбор_данных #оценка_проектов #оценка_проектов_разметки #оценка_проектов_сбора #нейросети_для_бизнеса #нейросети #оценка_стоимости #ошибки_управления

2024-11-01

Почему оценить стоимость датасета не так просто, как кажется на первый взгляд

Представьте, что вы получили заказ на разметку датасета из 1,000 изображений. Вы берете 20 картинок из сета, проводите тесты и получаете примерную стоимость 1 изображения. В итоге вы оцениваете проект, основываясь на количестве изображений , и устанавливаете цену за каждое. Однако, когда данные приходят, оказывается, что на каждом изображении не один объект к разметке, как было на тестах, а десятки! В итоге вы тратите гораздо больше времени и средств, чем планировали в начале. Как избежать таких распространенных ошибок и защитить свой бизнес от неожиданных затрат и задержек? Давайте обсудим, какие ошибки чаще всего возникают при оценке проектов по сбору и разметке данных для машинного обучения, и на что важно обращать внимание, чтобы гарантировать корректную оценку ваших проектов. Узнайте больше в статье Романа Фёдорова, эксперта в области подготовки датасетов для машинного обучения.

habr.com/ru/articles/855478/

#разметка_данных #сбор_данных #оценка_проектов_разметки #оценка_проектов_сбора_данных #нейросети_для_бизнеса #машинное_зрение #computer_vision #команда_разработки #ошибки_управления #оценка_трудозатрат

Client Info

Server: https://mastodon.social
Version: 2025.07
Repository: https://github.com/cyevgeniy/lmst