What is a Proof of Concept, and how to build one?
Business leaders love this moment. This is when the project comes alive in the shape of feedback coming from an outside perspective. Everyone enjoys when others build upon their ideas. »
Case Study: Making legislation changes easy to understand with automated web crawling
However, running web searches, reviewing the articles and creating valuable summaries would take an enormous effort from the law experts on a daily basis. Luckily, automation can help. »
A legjobb 20 magyar B2B cég között a Lexunit
A Lexunit bekerült a magyar top 20 vezető B2B cégei közé a Clutch listája alapján. »
Case Study: Automating the job finding process
This product is a special job seeking platform, which promises to turn the whole process on the top of its head and to make finding a job easy, comfortable and automatic. »
Esettanulmány: Az álláskeresési folyamat automatizálása
"Ezen a ponton teljesen összekovácsolódtunk az ügyféllel, a legmagasabb szinten kollaborálunk, lekövetjük a startup életcliklusát, aktívan részt veszünk az ötletgenerálásban és termékfejlesztésben is. " »
Esettanulmány: Csomagolási folyamat ellenőrzése gépi látással
A munkaállomáson zajló folyamatot kameraképen rögzítjük. A gépi látás eszköz folyamatosan ellenőrzi, hogy az éppen feltöltendő dobozban hány darab alkatrész van, és egy bináris kijelzőn mutatja a státuszt. Így megszűnik a hibázás lehetősége. »
Szóval milyen a Lexunitnál dolgozni?
Szerintünk a partnereink, és az AI iránt általánosan érdeklődők számára is érdekes lehet belelátni egy olyan cég működésébe, mint a miénk. Ha pedig fejlesztő vagy és megtetszik, ha érzed a kémiát, keress minket! »
Miért (lenne) fontos az adattisztítás?
A kutatás az “adatkaszkád” (Data Cascade) problémájára fókuszál. Ezek olyan esetek, amikor az AI projekt kifejezetten az adatkezelésből eredő problémák miatt csúszik félre, nem pedig a modellel kapcsolatban merült fel probléma. »
How to avoid falling down the Data Cascade?
Data cascades usually happen when the teaching data becomes corrupt or contaminated due to human error. It's an extremely common phenomenon, which could be avoided if we paid a little more attention to the data aspect of an AI project. »
What have we learned from working with US startups so far?
A dynamic operation, good price-value ratio, dedication and consistency - this is what you need beyond the reliable technical knowledge to break into the American startup scene as an outsider. »
Hogyan dolgozunk együtt amerikai startupokkal?
Dinamikus működés, jó ár-érték arány, odafigyelés és konzisztencia - a megbízható szakértelem mellett ezekre kell odafigyelni az amerikai piacon ahhoz, hogy be tudj törni az ismeretlenség homályából. »