Команда Артура Сапрыкина
Разработка моделей, сервисов и технологий искусственного интеллекта. Услуги консалтинга по внедрению в систему организации технологий искусственного интеллекта.
О нас
Меня зовут Артур Сапрыкин, я предприниматель, эксперт и исследователь в области искусственного интеллекта, автор и преподаватель курсов по машинному обучению.
Я мечтатель и лентяй, который меняет этот мир, вкладывая душу в каждый свой проект искусственного интеллекта.
Мне не нравится заниматься рутиной, зато я люблю творчество.
А ещё верю в то, что человек - это основа этой реальности. Как и в то, что творчество - это удел человека. Я уверен, что человека невозможно заменить искусственным интеллектом. Зато роботу можно передать рутину, освобождая время и энергию на творческие задачи.
Это вдохновляет нас создавать инструменты и сервисы, которые берут рутину на себя. Поэтому наши разработки помогают материализовать мечты в реальность, избавляя человека от рутинных процессов. Мы с командой создаём проекты с душой.
Я мечтатель и лентяй, который меняет этот мир, вкладывая душу в каждый свой проект искусственного интеллекта.
Мне не нравится заниматься рутиной, зато я люблю творчество.
А ещё верю в то, что человек - это основа этой реальности. Как и в то, что творчество - это удел человека. Я уверен, что человека невозможно заменить искусственным интеллектом. Зато роботу можно передать рутину, освобождая время и энергию на творческие задачи.
Это вдохновляет нас создавать инструменты и сервисы, которые берут рутину на себя. Поэтому наши разработки помогают материализовать мечты в реальность, избавляя человека от рутинных процессов. Мы с командой создаём проекты с душой.
Наш опыт
Мастерство растёт из года в год
10 лет
Общий опыт работы в IT от разработки десктопных приложений до искусственного интеллекта
8 лет
Работы в области искусственного интеллекта. Множество реализованных проектов во всех направлениях.
4 года
Я и моя команда создаём инновационные и полезные решения с применением технологий ИИ для организаций любого масштаба.
Как мы работаем?
Наша главная позиция - это создавать всё с любовью и живым интересом.
Любой созданный нами проект - это предмет гордости.
Любой созданный нами проект - это предмет гордости.
Уникальные решения
Мы понимаем, что даже схожие по постановке задачи могут быть решены разными подходами, в зависимости от характера и объёма тех данных, что есть у заказчика.
Именно поэтому мы применяем индивидуальный подход к каждому проекту, и извлекаем максимум пользы из данных.
Так мы формируем уникальные алгоритмы для решения поставленных задач.
Именно поэтому мы применяем индивидуальный подход к каждому проекту, и извлекаем максимум пользы из данных.
Так мы формируем уникальные алгоритмы для решения поставленных задач.
Постоянное развитие
У нас живой интерес к тому, чем мы занимаемся.
Поэтому мы следим за развитием технологий, а также сами экспериментируем, создавая альтернативные и качественные инструменты.
Поэтому мы следим за развитием технологий, а также сами экспериментируем, создавая альтернативные и качественные инструменты.
Участие в конференциях
Передавая знания и опыт другим, мы сами становимся богаче.
Мастер-класс по разработке полноценной поисковой системы от сбора данных с веб-страниц до поиска по индексу.
Декомпозиция временных рядов с помощью сингулярного-спектрального разложения (SSA), и её польза для прогноза
Тезисы:
Тезисы:
- Что из себя представляет сингулярно-спектрально разложение (SSA)
- Выделение компонентов ряда с помощью SSA с различными наборами параметров. Подбор оптимальных параметров SSA.
- Преимущества обучения моделей на каждой отдельной компоненте перед построением единой модели
Тема:
Большие языковые модели + словарные описания, как способ кодирования слов и фразеологизмов
Тезисы:
Применение эмбеддингов языковых моделей на всём тексте не всегда дают четкое разделение для качественного обучения под другие задачи. Периодически возникают задачи, где нужно сократить лексикон для повышения точности классификации или кластеризации текста, а постоянное дообучение fasttext не всегда возможно, тем более он не работает со словосочетаниями.
Я хочу поделиться с иным способом кодирования слов и словосочетаний с помощью больших языковых моделей и словарных описаний слов и фразеологизмов, благодаря которым схожесть слов учитывается не по контексту применения, а по смыслу содержания.
Большие языковые модели + словарные описания, как способ кодирования слов и фразеологизмов
Тезисы:
Применение эмбеддингов языковых моделей на всём тексте не всегда дают четкое разделение для качественного обучения под другие задачи. Периодически возникают задачи, где нужно сократить лексикон для повышения точности классификации или кластеризации текста, а постоянное дообучение fasttext не всегда возможно, тем более он не работает со словосочетаниями.
Я хочу поделиться с иным способом кодирования слов и словосочетаний с помощью больших языковых моделей и словарных описаний слов и фразеологизмов, благодаря которым схожесть слов учитывается не по контексту применения, а по смыслу содержания.
Рассказ про популярные нейронные сети и о том, как стать специалистом в области разработки нейросетевых моделей.
Дискуссия на тему применения нейросетей в настоящем и будущем. Их влияние на образовательный процесс уже сегодня.
Дискуссия на тему применения нейросетей в настоящем и будущем. Их влияние на образовательный процесс уже сегодня.
Дискуссия о том, как обрабатывают и используют пользовательские данные. Что из этого выходит, какие решения разрабатывают, и чем они полезны компаниям.
Тема:
Декомпозиция данных в анализе временных рядов
Подробное описание:
В анализе временных рядов мы нередко работаем с сигналом “как есть”, и иногда можем обнаружить различные компоненты в виде сезонностей и тренда.
Но нередко, особенно если работаем с датчиками, этих компонент может быть целое множество, и моделям машинного обучения/нейронных сетей будет гораздо проще оптимально обучиться для решения поставленной задачи.
Информация, представленная в докладе, поможет быстрей и проще обучать предсказательные модели, а также предсказанные результаты гораздо прозрачней для понимания того, а что стоит за исследуемым временным рядом.
Декомпозиция данных в анализе временных рядов
Подробное описание:
В анализе временных рядов мы нередко работаем с сигналом “как есть”, и иногда можем обнаружить различные компоненты в виде сезонностей и тренда.
Но нередко, особенно если работаем с датчиками, этих компонент может быть целое множество, и моделям машинного обучения/нейронных сетей будет гораздо проще оптимально обучиться для решения поставленной задачи.
Информация, представленная в докладе, поможет быстрей и проще обучать предсказательные модели, а также предсказанные результаты гораздо прозрачней для понимания того, а что стоит за исследуемым временным рядом.
Тема: Распознать за 3 секунды. Узнать автоответчик до тарификации.
Тезисы:
Не все звонки получают ответы, и это нормально. Но когда во время обзвона берёт трубку автоответчик, то продолжать разговор совсем не хочется, да и за это придётся платить.
В этом докладе я рассказал, как успеть до 3х секунд распознать роботу то, что автоответчик начинает разговор, а не живой человек. Что для этого необходимо, какие математические методы помогут решить эту задачу, где нас ожидает успех, а где, возможно, неудача.
И самое главное, чего это стоит бизнесу.
Тезисы:
Не все звонки получают ответы, и это нормально. Но когда во время обзвона берёт трубку автоответчик, то продолжать разговор совсем не хочется, да и за это придётся платить.
В этом докладе я рассказал, как успеть до 3х секунд распознать роботу то, что автоответчик начинает разговор, а не живой человек. Что для этого необходимо, какие математические методы помогут решить эту задачу, где нас ожидает успех, а где, возможно, неудача.
И самое главное, чего это стоит бизнесу.
Участие в баттле на тему карьерного роста IT-специалиста.
Тема: Методы сравнения отличий двух изображений
Тезисы:
Тезисы:
- Сравнение двух изображений - польза или только развлечение? Когда это может пригодиться в решении бизнес-задач
- Классические подходы. В чём их особенность, польза, недостатки при динамике света
- Как можно уменьшить проблемы и улучшить качество детектирования изменений на изображении. Сочетания разных подходов.
Тема: Как новые технологии меняют онлайн-образование
Обсуждали с коллегами влияние современных технологий на онлайн-образование. Преимущества использования, рекомендации, а также какие страхи есть у людей на этот счёт.
Обсуждали с коллегами влияние современных технологий на онлайн-образование. Преимущества использования, рекомендации, а также какие страхи есть у людей на этот счёт.
Что мы разработали?
Лишь некоторые примеры из нашего портфолио.
Если хотите подробнее или узнать о других проектах, то свяжитесь со мной, я с радостью расскажу вам них.
Что мы делаем?
Построение моделей ИИ
для любых типов задач:
- Обработка естественного языка (NLP)
- Компьютерное зрение (CV)
- Работа с аудио
- Анализ и прогнозирование временных рядов
- Рекомендательные и поисковые системы
- Остальное по запросу
Сбор данных
сбор внешних и дополнительных данных для построения моделей искусственного интеллекта или их дальнейшего анализа.
Разработка программных библиотек
для решения задач с возможностью применения и дообучения моделей ИИ.
Разработка веб-сервисов
для обеспечения взаимодействия внутренней инфраструктуры организации с моделями ИИ.
Помощь в разработке технического задания
чтобы все требования были услышаны
Консалтинг
в области применения/внедрения искусственного интеллекта для перспективного внедрения в работу организации
Что вы получите?
- Помощь в работе сотрудниковУменьшится нагрузка и повыcится эффективность ваших сотрудников.
Cотрудники больше времени будут уделять творческим задачам, а рутиной будет заниматься компьютер. - Оптимизируете расходыВ итоге, для выполнения задач ранее выполняемых вручную, необходимо тратить значительно меньше средств
- Расширение технологических возможностейВнутренние сервисы организации обретают возможность применения более гибких и интеллектуальных методов решения задач.
- Систематизация знанийОбъединение и индексация данных помогает быстрее находить нужную информацию даже при нечетком поиске, а также лучше понимать объект исследования. Например, клиентов организации.
- Повышенная безопасность на производстве и внутри системДля организаций, которые занимаются обеспечением безопасности, технологии ИИ помогают службе безопасности выполнять свои задачи и организовывать допуск к режимным объектам. Также системы ИИ помогают контролировать показания датчиков на опасном производстве, помогая оператору предотвратить возможные аварии.
Благодарности за проделанную работу
Наша деятельность несёт ценность клиентам
Совместно с командой Артура мы успешно реализовали ряд технологических решений в области искусственного интеллекта.
От всей команды INNOMA выражаем глубокую благодарность за вашу вовлеченность в проект создания автоматизированной системы трендвотчинга и скаутинга технологий.
Мы искренне ценим вклад и надеемся на дальнейшее плодотворное сотрудничество, чтобы продолжить наши достижения и развивать инновации вместе.
От всей команды INNOMA выражаем глубокую благодарность за вашу вовлеченность в проект создания автоматизированной системы трендвотчинга и скаутинга технологий.
Мы искренне ценим вклад и надеемся на дальнейшее плодотворное сотрудничество, чтобы продолжить наши достижения и развивать инновации вместе.
Работать с Артуром было супер.
Вместе мы разработали автоматизацию для проверки домашних работ студентов, что заметно улучшило процесс обучения. Это было еще до появления ChatGPT и подобной магии, поэтому пришлось много изучать теорию и разбираться в деталях.
Мы организовали работу над моделью с участием студентов ШАДа и создали множество крутых технологий, которые до сих пор используем в продакшене.
В общем, очень доволен работой и желаю удачи в будущих проектах!
Вместе мы разработали автоматизацию для проверки домашних работ студентов, что заметно улучшило процесс обучения. Это было еще до появления ChatGPT и подобной магии, поэтому пришлось много изучать теорию и разбираться в деталях.
Мы организовали работу над моделью с участием студентов ШАДа и создали множество крутых технологий, которые до сих пор используем в продакшене.
В общем, очень доволен работой и желаю удачи в будущих проектах!
МЫ ВСЕГДА ОТКРЫТЫ К ОБЩЕНИЮ
head@arthursaprykin.ru
PHOTO CREDITS: rawpixel.com
