AI/ML-инженер и product builder | NURM · CV · iOS
- На сайте с
- 2026 года
- Юридический статус
- Частное лицо
Создать исследовательский cockpit, который объединяет два проверяемых AI-контура: сегментацию области зубов на рентгеновских изображениях и распознавание русской клинически-стилизованной речи. Нужны были воспроизводимое разбиение данных, отдельная калибровка, held-out измерение, наглядный overlay и единый интерфейс для просмотра результатов. Проект не должен выдавать исследовательскую демонстрацию за диагноз или медицинское изделие.
Обучил с нуля компактную U-Net (4 367 641 параметр) на 329 парах изображение–маска: 233 примера для обучения, 46 для калибровки и 50 для финальной проверки. Зафиксировал threshold calibration и bootstrap confidence interval, собрал визуальный overlay и cockpit. Для голосового контура интегрировал локальную Parakeet-TDT 0.6B и проверил её на 128 синтетических русскоязычных клипах с clinical-style vocabulary. Источник рентгеновских данных опубликован по CC BY 4.0 и указывается с атрибуцией.
На отложенном наборе из 50 изображений U-Net получила micro Dice 0,9169, micro IoU 0,8465 и macro Dice 0,9124; bootstrap 95% ДИ [0,8996; 0,9220]. В ASR-контуре на 128 синтетических клипах: WER 0,0904, CER 0,0655 и F1 по критическим токенам 0,9155. Результат — исследовательский мультимодальный прототип с измеряемыми компонентами и просматриваемыми артефактами. Граница: не медицинское изделие, не клиническая валидация, не постановка диагноза; качество ASR измерено только на синтетическом тесте.
