Привет! Меня зовут Сергей Солдатов, я директор по продукту в компании 65apps. Мы разрабатываем мобильные приложения, используем в работе продуктовый подход. Хочу поделиться с вами нашим недавним кейсом, где именно продуктовый подход помог погрузиться в непривычную предметную область и создать сервис с уникальной ценностью. Это наш совместный проект с компанией «Аскона» — приложение для управления умной спальней.

Для начала забавный факт: перед началом работы всей проектной группе, а это: директор по продукту, арт-директор, руководитель проекта, аналитик, дизайнер, разработчики iOS, Android и QA-специалист, «Аскона» передала свои умные девайсы, — видимо, чтобы мы лучше высыпались и продуктивнее работали. Прямиком с завода к нам в ижевский офис приехали подушки, трекеры сна, основание кровати — все это было необходимо подключить. Мы действительно спали на этих подушках — и это тот самый случай, когда я готов их неистово рекомендовать. Я уже не смог вернуться к своей старенькой синтепоновой, и после сдачи проекта купил всей семье «умные» подушки («Аскона» не платит мне за рекламу, а жаль).

Это тот самый случай, когда клиент позаботился о своих разработчиках и, в результате, мы сделали классное приложение. Но обо всем по порядку.

Проблемой распознавания котов на изображениях нельзя пренебрегать. Как вариант, для её решения можно создать и обучить свой собственный классификатор, для чего потребуются десятки тысяч пушистых фотографий и несколько месяцев работы по подготовке набора данных и, собственно, само обучение. Жаль только, что готового классификатора, обученного именно на котов, на просторах сети найти не удалось.

Да и вообще, можно ли создать сервис, уверенно распознающий котов с учётом присущего последним стремления принять самую неожиданную позу? Давайте попробуем.