Загрузка моделей...
Готовые решения для реального бизнеса и передовые мировые модели на одной платформе. Используйте в браузере, интегрируйте по API или публикуйте свою модель.
Откройте для себя мир готовых ML-решений!
Узнайте, как модели экономят время, деньги и трансформируют бизнес-процессы.
Нейросети поделенные по типам бизнеса с возможностью бесплатного тестирования и запуска на инфаструктуре Qubu.


Найдено моделей: 243
Все

Идентификация фродовых транзакций с помощью автоэнкодеров и PCA в платежной системе.

Модель CLIPSeg для сегментации дефектов гипсокартона, таких как трещины и области швов, с помощью текстовых подсказок.

Модель компьютерного зрения, которая по одному изображению предсказывает глубину (относительную высоту/дистанцию) до объектов в сцене. Она даёт карту глубины, которая помогает роботам ориентироваться в пространстве, проверять правильность упаковки, оценивать геометрию деталей и анализировать трёхмерную структуру сцены. Решение подходит для инспекции на линиях, навигации роботов и визуальной аналитики процессов.

Классифицирует изображения биопсии на аденокарциному, норму, предраковое состояние и плоскоклеточную карциному.

Определяет тип насекомого-вредителя с точностью около 91%. Она позволяет за секунды узнать, кто именно атакует посевы: от колорадского жука до кукурузного мотылька. Решение помогает агрономам и сельхозпроизводителям быстро и точно реагировать на угрозы, минимизируя потери урожая и оптимизируя использование средств защиты растений.

это AI‑модель компьютерного зрения на основе ResNet, предназначенная для классификации изображений поверхностей стали по наличию дефектов. Она принимает изображения стали и определяет, содержит ли поверхность дефект или является нормальной. Решение можно интегрировать в системы автоматического контроля качества производства, визуального мониторинга и инспекции поверхностей.

«Система обнаружения поддельных изображений (Deepfake-анализатор)» — модель компьютерного зрения, которая по фотографии определяет, является ли изображение реальным или сгенерированным/поддельным (deepfake). Она подходит для автоматической проверки медиа на подлинность, фильтрации поддельного контента в системах загрузки изображений и повышения качества модерации. Модель легко интегрируется в цифровые платформы и процессы контроля контента.

«Система автоматического обнаружения штрих‑кодов на изображениях» — модель компьютерного зрения, которая анализирует фото и выявляет позиции штрих‑кодов на предметах, упаковке или на производственной линии. Она генерирует координаты коробок, где расположен код, что позволяет автоматизировать процессы распознавания и считывания, снизить ручную работу и ускорить обработку товаров. Решение подходит для ритейла, складов, логистики и автоматизации производства.

RetinaScreen — это готовая AI-модель для автоматического анализа фотографий глазного дна. Система за секунды определяет наличие и тип заболевания сетчатки, включая возрастную макулярную дегенерацию, глаукому и диабетическую ретинопатию. Модель позволяет проводить массовые скрининги, снижать нагрузку на врачей и выявлять патологии на ранних стадиях, когда лечение наиболее эффективно.

Модель компьютерного зрения, которая по фото определяет тип фрукта (например, яблоко, банан, апельсин и др.). Это решение помогает автоматизировать процессы сортировки продукции, ускорить приемку/отгрузку, организовать визуальный контроль качества и интегрировать распознавание фруктов в приложения для фермеров, ритейлеров и логистических сервисов.

Модель компьютерного зрения, которая по рентгеновским снимкам мозга (МРТ) определяет стадию прогрессирования болезни Альцгеймера (от отсутствия деменции до умеренной деменции). Решение помогает медицинским учреждениям ускорить первичную визуальную оценку, стандартизировать отчётность и поддерживать принятие диагностических решений.

Определяет 7 видов горных пород по изображению. Точность 83,28%.
Платформа Qubu.ai предоставляет каталог отраслевых ИИ-моделей, сгруппированных по сферам бизнеса. Это позволяет быстро находить готовые решения для конкретных задач — от анализа медицинских снимков и прогнозирования урожайности до оценки кредитных рисков и оптимизации логистических маршрутов.
Отраслевые модели уже учитывают специфику данных и типовые сценарии применения в своей сфере. Вы можете запустить их в браузере, интегрировать по API или использовать как стартовую точку для собственных решений и тонкой настройки под бизнес-процессы.
Доступные направления включают:
Каталог отраслевых ИИ-решений Qubu.ai ориентирован на компании и команды, которым важно быстро внедрять зрелые модели в продукт и получать измеримый бизнес-результат — без долгой разработки алгоритмов с нуля.