Истории успеха

В этом разделе мы расскажем об успешных проектах, которые были выполнены при помощи платформы Яндекс.Толока.

Сбор датасета

Преимуществом краудсорсинговой платформы Яндекс.Толока является то, что заказчик может собрать датасет, потратив на это минимальное количество времени и денежных средств.

Защита биометрических данных

Компания ID R&D собрала датасет, использование которого, позволило создать алгоритмы защиты данных от атак злоумышленников.

Использование SMS, паролей и кодов не является совершенной защитой от мошенников. Компания ID R&D разрабатывает системы защиты на основе голоса, лица, поведения. Используя Яндекс.Толоку, компании удалось собрать датасет из 112 000 примеров фотографий и видео с лицами людей.

Подробнее о том, как ID R&D удалось создать базу, читайте на сайте securitylab.ru.

Датасет за пять недель

Роман Куцев, основатель компании Trainingdata.ru, создал датасет из более чем 10 000 изображений с помощью чат-бота и платформы Яндекс.Толока.

В основу датасета легли изображения пользователей, которые описывал чат-бот. Такой датасет полезен для платформ онлайн-знакомств, так как он позволяет алгоритмам точнее подбирать подходящих кандидатов для пользователей.

Принцип работы:

  1. Пользователь загружает чат-боту свою фотографию.
  2. Через определенное время бот выдает пользователю развернутый отзыв о нем.

Владельцы бота передают изображение в Яндекс.Толоку, где исполнители описывают характеристику человека. В течение пяти недель Роман смог собрать датасет из более чем 10 000 изображений.

Подробнее о том, как был настроен процесс, читайте на сайте rb.ru.

Как обучить искусственный интеллект понимать собеседника

Обучением модели Event2Mind в распознавании русского языка занималась компания Сбербанк. После сбора данных для разметки команда Сбербанка воспользовалась платформой Яндекс.Толока для создания датасета. На его основе происходило обучение модели Event2Mind.

Подробнее об итоговом результате читайте на сайте habr.com.

Датасет за 75 долларов

Команда разработчиков компании Neatsy разрабатывала приложение, с помощью которого можно заказать в интернете обувь. Команда собрала и разметила 50 000 фотографий ног разного размера, чтобы научить алгоритм автоматически строить 3D-модель стопы и определять её размер.

Для этого компания воспользовалась платформой Яндекс.Толока. Используя декомпозицию, команда смогла собрать датасет за пять дней, потратив 75 долларов.

Подробнее о том, как команда смогла собрать датасет, читайте на сайте tproger.ru.

Массовый опрос

В Яндекс.Толоке ежедневно работают десятки тысяч исполнителей. Заказчик может провести массовый опрос быстро, затратив на это минимальное количество денежных средств.

Краудсорсинг и смена логотипа

Пример успешной смены логотипа показал банк «Зенит». Используя фокус-группу, банк создал два варианта логотипа.

Для формирования окончательных выводов было решено провести опрос среди целевой аудитории. С помощью Яндекс.Толоки в течение нескольких часов удалось собрать нужное количество анкет. Основываясь на данных из анкет, банк выбрал логотип, который больше запомнился аудитории.

Подробнее о механиках проведения опроса и результатах читайте на сайте vc.ru.

Как обновить иконку приложения

Пример, как обновить иконку приложения не теряя ее узнаваемости, показала компания Яндекс.

С помощью Яндекс.Толоки компания сравнила время, за которое исполнители нашли классическую и новую иконку на экране телефона. Поиск новой иконки занял у исполнителей больше времени.

Тогда компанией было принято решение внедрять изменения постепенно, лишь немного меняя иконку на разных этапах. При таком подходе удалось добиться похожего результата.

Подробнее о том, как происходила работа, читайте на сайте medium.com.

Какие супермаркеты нравятся людям

Компания Digital Guru проанализировала, какие супермаркеты предпочитают люди. Для этого компания определила самые популярные тематики в отзывах пользователей. Было проанализировано более 75 000 отзывов.

Чтобы изучить такое количество отзывов, было решено воспользоваться платформой Яндекс.Толока. Несколько тысяч исполнителей проанализировали отзывы. На основе этого анализа было выделено две категории, с помощью которых компания составила таблицу «лучших» и «худших» супермаркетов.

Подробнее о результатах читайте на сайте dgagency.ru.

Блог Яндекс.Толоки

В блоге мы регулярно публикуем успешные проекты заказчиков, а также пишем обучающие статьи и оповещаем о новых возможностях платформы.