7%

5%

увеличилась точность прогнозирования пола

на

на

увеличилась точность прогнозирования возраста

Техническое решение

1. Привели оценки экспертных систем к общему формату для ансамблирования

2. Разработали алгоритм объединения оценки экспертных систем по прогнозированию пола и возраста по видеоизображениям с камер видеонаблюдения

3. Провели оценку качества работы ансамблированной системы на тестовых данных

ансамблирование — метод машинного обучения, который заключается в объединении нескольких моделей (экспертных оценок) для повышения качества прогнозов. Каждая отдельная модель имеет сильные и слабые стороны, ансамблирование позволяет увеличить стабильность разрабатываемой модели и повысить точность прогнозирования

4. Оптимизировали использование ограниченного объема размеченных данных. Применили алгоритмы машинного обучения и техники активного обучения для повышения точности и эффективности прогнозирования

5. Внедрили разработанную систему ансамблирования

6. Использовали подходы:

взвешенное голосование

метод ансамблирования, когда каждая модель ансамбля получает вес по важности при принятии решения

алгебраические методы

позволяют обрабатывать данные, выявлять закономерности, уменьшать размерность данных, строить модели и принимать решения на основе алгебраических выкладок

нейросети

класс алгоритмов машинного обучения

аппроксимация гиперплоскостями

Бизнес-ценности

Увеличение точности

Точность прогнозирования пола увеличилась на 7%

Точность прогнозирования возраста увеличилась на 5%
Разработанные системы оценивают пол и возраст на основе множества экспертных оценок, что позволяет получить более достоверные результаты

Оптимизация использования ограниченных данных

Одна из ключевых особенностей проекта — возможность использования только конечных оценок, полученных от экспертных систем, что позволяет снизить вероятность ошибок и повысить точность оценок