Скачать с ютуб Влад Пранскевичус. Let's enhance. Как устроено AI улучшение изображений в хорошем качестве

Влад Пранскевичус. Let's enhance. Как устроено AI улучшение изображений

Let's enhance - это украинский стартап, который улучшает качество изображений с помощью искусственного интеллекта. CTO Влад Пранскевичус рассказал как улучшение изображений работает изнутри. Как продукт вырос от одной модели до комплексного пайплайна. Как устроена разработка внутри компании, как ML инженеры взаимодействуют с разработкой, какие Devops/MLops практики внедрены, какой процесс обучения моделей, и по каким методологиям работают команды. Поговорили о конкуренции с Photoshop, "гонке вооружений" в технологии, об отделении B2C от B2B направления и о том есть ли у разработчиков доля в компании. Таймлайн: 00:00 - Intro 00:23 - Чем занимается Let's Enhance? 01:41 - Почему решили сделать ребрендинг? 03:29 - Чем занимался до стартапа? 04:55 - Как давно начал заниматься ML? 06:02 - Ты хороший программист? 07:21 - Что самое сложное при переходе от карьеры программиста до создания своего стартапа? 11:05 - Сколько людей занималось разработкой в начале 11:49 - Синдром самозванца 13:08 - Что из себя представлял первый продукт 14:27 - Обучение алгоритма улучшения картинок 17:50 - На пальцах как работает улучшение изображений 18:34 - Какие метрики улучшения изображений 20:41 - Какая пропорция ML решений к эвристическим ? 22:32 - Нейронки на майнерских ресурсах 26:00 - Инфраструктура проекта 27:26 - Какие нагрузки выдерживаете 28:39 - DevOps/ MLOps 31:51 - Свой DataCenter или Cloud решения 32:51 - Цикл дообучения моделей 35:17 - ML команда 39:19 - Количество B2B, B2C клиентов 39:44 - Откуда AI-research команда берет знания? 40:15 - Патенты на ML решения 40:32 - State of the art улучшения изображений 42:08 - Будет ли энхансмент частью каждого графического редактора 43:41 - Конкуренция с Photoshop 44:49 - Конкуренты Let's Enhance 45:05 - Предложения продать компанию 46:34 - Чем отличается алгоритм Photoshop от вашего? 47:53 - Рынок ML инженеров 48:44 - Украинский рынок IT 53:39 - Технологический стек 56:15 - Процесс работы бэкенда 59:25 - Отдельная инфраструктура под больших клиентов 01:00:32 - Python, Celery, C++ 01:02:55 - Что хранится в БД 1:04:55 - Занимаются ли разработчики задачами девопс 01:06:17 - Почему разработчиков нужно больше, чем MLщиков 01:07:58 - Как ML взаимодействуют с разработчиками 01:10:03 - Тесты 01:12:20 - Как инженеры влияют на продукт 01:13:12 - Есть ли опционы у разработчиков 01:13:51 - Чем занимаешься как CTO? 01:14:59 - У кого техническая экспертиза в ML 01:15:50 - Пишешь сейчас код? 01:17:19 - Что читаешь, слушаешь 01:18:36 - ТОП-3 украинских стартапа 01:20:16 - Можно ли тестить в проде