Posts Tagged ‘ИИ’

USDataML: профессиональная разметка данных для машинного обучения и ИИ-проектов

Thursday, December 18th, 2025

Компания USDataML предоставляет полный спектр услуг по разметке изображений, видео, аудио и текстов для обучения моделей искусственного интеллекта.

фото: USDataML: профессиональная разметка данных для машинного обучения и ИИ-проектов

Развитие технологий искусственного интеллекта напрямую зависит от качества обучающих данных. Компания USDataML специализируется на профессиональной разметке данных для машинного обучения и помогает бизнесу, стартапам и исследовательским командам создавать точные и структурированные датасеты для обучения AI-моделей.

USDataML работает с основными типами данных, используемыми в современных ИИ-проектах: изображениями, видео, аудио и текстами. Все процессы разметки выстроены с учётом требований к масштабируемости, точности и контролю качества.

Разметка изображений

Для задач компьютерного зрения USDataML выполняет широкий спектр работ, включая детекцию объектов и классификацию изображений. В зависимости от проекта используются различные методы разметки: рамками (bounding boxes), масками, полигонами и точками. Также доступна сегментация изображений и описание визуального контента, что позволяет формировать датасеты для обучения сложных моделей computer vision.

Разметка видео

Компания предоставляет услуги по разметке объектов в видео, классификации видеороликов и отдельных кадров, а также трекингу движения объектов. Такие решения востребованы в проектах видеоаналитики, системах безопасности, автономного транспорта и интеллектуального мониторинга.

Разметка аудио

USDataML работает с речевыми данными и аудиозаписями. В перечень услуг входят расшифровка и транскрибация речи, анализ разговоров, а также сегментация говорящих. Это позволяет использовать подготовленные данные для обучения голосовых ассистентов, call-center аналитики и speech-to-text систем.

Разметка текста

Для NLP-задач компания выполняет классификацию текстов, NER-разметку (выделение именованных сущностей), анализ тональности и разметку рукописного текста. Такие датасеты применяются в чат-ботах, поисковых системах, аналитике пользовательских отзывов и автоматической обработке документов.

USDataML предлагает гибкий подход к работе с заказчиками: возможна тестовая разметка, настройка процессов под конкретную задачу и многоэтапная проверка качества данных. Компания позиционирует себя как технологического партнёра, для которого точность и консистентность данных имеют ключевое значение при обучении моделей машинного обучения.

Подробнее об услугах и возможностях компании — на официальном сайте USDataML:

https://usdataml.com/

Аналитик, психолог, лайфстайл-консультант: какими сегодня должны быть специалисты по продажам

Thursday, December 18th, 2025

Ещё 10–15 лет назад недвижимость продавала сама себя благодаря тому, что рынок находился в стадии активного развития. Девелоперу в таких условиях порой было достаточно создать продукт — и покупатель сам приходил оформлять сделку. Сегодня же клиенты стали более взыскательными, поэтому для застройщика ключевым фактором успеха становится профессионализм команды менеджеров по продажам. А значит и требования к их работе кардинально меняются, считает Светлана Пинигина, основатель Pinigina Consulting.

Основы эффективности

Для клиента стало нормой сравнивать предложения и финансовые инструменты, читать отзывы и консультироваться с экспертами. Продажи только за счёт про российский рынок то в целом и чем мы отличаемся как раз таки от других культур что мы очень человечные люди и вот здесь человек человеку имеет большую всегда роль и надо понравиться как не только как эксперту да как человеку в том числе чтобы у тебя покупали но делать это не во что бы то ни стало да не переходя себя а искренне да вот как раз через искреннее намерение помочь своему клиенту у твоего клиента к тебе симпатии возникнет. стали невозможны, так как все девелоперы сегодня предлагают похожие по характеристикам объекты.

Теперь на первый план выходят сервис и эффективность менеджера по продажам. Его работа становится полноценной профессиональной дисциплиной, для владения которой необходимо системное обучение. От сотрудника требуется досконально знать продукт, владеть аналитическими данными рынка недвижимости (в том числе в других регионах), разбираться в финансовых инструментах. Но даже этого недостаточно — нужно обладать высокой эрудицией, понимать законы развития экономики, изучать международный опыт, иначе погрузиться в задачи клиента не получится.

Необходимо также учитывать особенности российского рынка недвижимости, на который влияют в том числе и культурные отличительные черты. В частности, чтобы понравится российскому покупателю, нужно быть не только компетентным экспертом, но и человеком, искренне желающим помочь — только такой подход принесет результат. «Если сравнивать российские методики продаж с теми, что приняты в США, можно заметить, что их школа всегда отличалась более жесткими методами, порой с давлением на клиента. Если пытаться обучать менеджеров по продажам только по американским методикам, быстро выясняется, что их инструментарий не подходит для отечественного рынка. Нужно дорабатывать его, поскольку от российского «продавца» ждут большей человечности и более живого интереса к личности покупателя», — отмечает Светлана Пинигина.

Результативное обучение возможно только по долгосрочному системному плану развития каждого члена команды продаж. В среднем такая программа развития может занимать от 6 месяцев до года, с обязательным регулярным вовлечением непосредственного руководителя в качестве наставника. Помимо этого, чтобы сотрудник хотел развиваться и обучаться, нужна грамотно выстроенная мотивация.

«Наш опыт работы с девелоперами по всей России, от Севастополя до Владивостока, показывает, что оптимальная модель — это небольшой фиксированный оклад и ощутимый процент от сделки. В среднем по рынку он может быть от 0,3% до 0,5% от продаж при выполнении плана. При этом, нельзя забывать про качественные метрики – такие как конверсия менеджера отдела продаж из обращения в сделку и исполнение стандартов продаж», — говорит Светлана Пинигина.

Другой важный элемент — напряженный, но достижимый план продаж. При неправильном планировании и постоянном невыполнении плана, команда может привыкнуть и перестать стараться. Ничто так не демотивирует как отсутствие результата и невозможность на него повлиять. План должен быть подкреплен ресурсами: лидами, отработанными скриптами, рекламной поддержкой, финансовыми инструментами. Если команда месяц за месяцем закрывает лишь 50% от запланированного — это не всегда «плохая работа менеджеров» или «кризис на рынке», это сигнал о системном сбое в работе.

Третий важный аспект — контроль качества работы отдела продаж. Это регулярное анализ звонков, встреч и мониторинг их эффективности, оценка результативности работы с клиентами для дальнейшей проработки конверсии, анализ конверсионных показателей и их корреляции с результатами менеджера и оценками по чек-лист. Одним из инструментов, способных обеспечить быстрый и эффективный контроль качества, сегодня становятся современные технологии, в частности — искусственный интеллект.

Полезные навыки

Сегодня ИИ преимущественно направлен на оптимизацию интеллектуального труда и рутинных операций, связанных с креативными функциями, отмечает Мария Игнатова, директор по исследованиям hh.ru.

«Важно, что нейросети представляет собой не альтернативу человеческому труду, а инструмент, который позволяет выполнять различные задачи более быстро и эффективно. И работникам строительных компаний, в частности менеджерам по продажам, тоже важно осваивать работу с этим инструментом. Это один из востребованных и актуальных навыков, значимость которого будет только возрастать», — комментирует Мария Игнатова.

На рынке заметна нехватка качественных специалистов, отмечает Александр Новокрещенов, директор по продажам девелоперской компании «Север» в г. Тюмени.

«Мы выделяем две основные стратегии найма, исходя из бизнес-потребностей. «Быстрый результат» — при срочной необходимости (например, уход предыдущего менеджера), когда критически важно, чтобы такой сотрудник мог выйти на позицию и начать продавать с первого дня, минуя длительное обучение продукту. Другая стратегия — «Инвестиции в перспективу», — когда мы целенаправленно растим кадры. Берём кандидатов с опытом продаж в смежных областях, но без стажа в недвижимости, и обучаем их. Как правило, на это требуется не менее месяца», — рассказал Александр Новокрещенов.

Чтобы найти подходящего сотрудника, важно оценивать адаптивность. Для этого на собеседовании нужно задавать ситуационные вопросы о том, как кандидат справлялся с изменениями на предыдущих местах работы, советует эксперт. На испытательном сроке важно следить, как быстро он включается в новый для себя проект. Важно, чтобы у кандидата было сервисное мышление — не только техника продаж, но и эмпатия, желание помочь клиенту.

Продажа любого лота недвижимости — это всегда сделка стоимостью в миллионы рублей. Успешно совершить ее помогает совместный труд аналитиков, маркетологов, юристов и, конечно, сотрудников отдела продаж. В такой ситуации менеджер, который выполняет лишь функции консультанта, может быть слабым звеном в цепочке и усложнить работу множества коллег. Если же «продавец» хочет хорошо выполнять свою работу — ему придется осваивать новые компетенции и задачи.

UDV Group: угрозы ИИ в кибербезопасности

Wednesday, December 17th, 2025

Юрий Чернышов, к.ф.-м.н., доцент УНЦ «Искусственный интеллект» УрФУ, руководитель исследовательского центра UDV Group рассказал о том, как ИИ позволяет выявлять сложные атаки нулевого дня, одновременно усиливая как возможности SOC-аналитиков, так и требования к контролю, тестированию и безопасному применению интеллектуальных систем.

Выявление атак нулевого дня с помощью искусственного интеллекта

Большинство атак обнаруживается с помощью простых индикаторов: обнаружение комбинации байтов в коде программы, скомпрометированные IP адресов и доменных имен. Эти правила простые и наглядные, поэтому работают быстро, ими легко управлять – модифицировать, передавать. Но эти же свойства индикаторов компрометации являются и их слабостью: они статичны, их логику легко понять и обойти злоумышленнику. Поэтому все чаще применяются сложные сценарии атак: распределенные, скрытные (обфускация, стеганография), с динамически изменяющимися характеристиками (полиморфизм). Большинство подобных сценариев являются новыми атаками, 0-day. Чтобы обнаруживать подобные атаки необходима более сложная логика детектора с применением анализа больших данных и использованием баз знаний, а также возможность детектора самообучаться, подстраиваться под новые условия. Это все позволяют сделать различные методы ИИ, среди которых на практике встречаются как очень простые (классификация, кластеризация, обнаружение аномалий), так и сложные, например, большие языковые модели (LLM), специально дообученные (finetune) для обнаружения и объяснения инцидентов, а также для реагирования.

Генеративные модели ИИ как фактор новых киберугроз

Надо осознать тот факт, что качество создания искусственным интеллектом цифровых объектов, текстов, изображений, и даже видео, приближается к человеческому, или даже превосходит. И мы не можем отличить искусственный объект от созданного человеком, даже если очень хорошо знаем этого человека. А самое главное – стоимость этой генерации существенно снизилась, а значит атаки злоумышленников стали более рентабельными (да, в этой отрасли тоже считают окупаемость), поэтому все чаще GenAI применяется для мошеннических действий. Автоматизация позволяет действовать масштабно, охватывая большой перечень потенциальных жертв, но применяя в каждом конкретном случае персональный сценарий воздействия. Это новая цифровая угроза, против которой у большинства людей еще не сформировался иммунитет и паттерны безопасного поведения, и это представляет собой большую угрозу.

Контроль и безопасность автономных ИИ-систем реагирования

Контролю и анализу защищенности необходимо уделять внимание уже на этапе проектирования системы, использовать безопасные паттерны архитектуры и безопасного кода, добавлять средства мониторинга защищенности, предусматривать необходимые тесты безопасности. В промышленной эксплуатации важен непрерывный мониторинг и анализ всех компонентов информационных систем: процессов, интерфейсов взаимодействия, исполняемых инструкций и команд, получаемого и создаваемого контента, пользовательских действий, состояния инфраструктуры.

Важным аспектом, повышающим уровень надежности и защищенности системы с ИИ, является улучшение взаимодействия с пользователями. Это может включать в себя: контроль диалога, отслеживание токсичности, выявление факта применения методов социальной инженерии со стороны пользователя, дополнительные меры аутентификации, в том числе по косвенным признакам, сохранение и использование истории взаимодействия с пользователем.

Зачастую проведение специального обучения для пользователей вопросам безопасности работы с ИИ дает очень значимый эффект.

Тестирование надежности ИИ-систем в кибербезопасности

Как и в любых других эксплуатируемых системах для ИИ-систем необходимо проводить постоянный поиск и исследование новых возможностей для атак злоумышленников, проводить анализ защищенности всех компонентов системы, включая модели ИИ, в том числе с применением специальных программных средств и методов социальной инженерии.

Влияние ИИ на работу аналитиков SOC

ИИ системы, особенно большие языковые модели, дают большие возможности для автоматизации многих действий операторов SOC: поиск информации, анализ и расследование инцидента, подготовка писем (результаты анализа, уведомление).

Новые правила в мире видеогенерации

Tuesday, December 16th, 2025

Новости Искусственного Интеллекта

фото: Marey AI — генерация видео без риска нарушения авторских прав

Мир генерации видео ИИ стремительно меняется, и на авансцену выходит новый игрок — Marey AI от компании Moonvalley. Это не просто очередной сервис по превращению текста в ролик: у него есть амбициозная миссия — сделать генерацию видео полностью легальной и безопасной для коммерческого использования. Впервые в основе обучающей выборки лежит только лицензированный контент, что меняет правила игры для всех, кто работает с авторским правом и цифровыми медиа.

Мы внимательно рассмотрим, что Marey AI предлагает профессионалам, и насколько реально получить качественный и гибко управляемый результат с новой платформы. Обсудим, оправдана ли высокая стоимость сервиса, есть ли у технологии подводные камни и действительно ли она способна стать стандартом для создания «чистого» видеоконтента в условиях растущих требований рынка.

Читайте далее

ИИ как новый стандарт для выбора товаров — кейс Onton

Friday, December 5th, 2025

Новости Искусственного Интеллекта

фото: Onton: ИИ, который превращает онлайн-шопинг в персональный консалтинг и увеличивает продажи в 5 раз

Onton — это новая волна в e-commerce, где поиск товаров превращается в интеллектуальный диалог с искусственным интеллектом. Используя нейро-символическую архитектуру, платформа избавляется от «галлюцинаций» классических LLM и учится понимать реальные потребности покупателей — от особенностей материалов до скрытых свойств товаров. Покупатели могут загружать фото, комбинировать предметы на «бесконечном полотне», создавать интерьерные концепции и получать точечные рекомендации мебели, а скоро — одежды и электроники. Благодаря этому подходу Onton конвертирует пользователей в покупателей в 3–5 раз эффективнее традиционных маркетплейсов и стремительно растёт, привлекая миллионы пользователей и многомиллионные инвестиции. Онлайн-шопинг становится не поиском, а полноценным персональным проектированием.

Читайте далее



Участник ннтернет-портала

Пользовательское соглашение

Опубликовать