Мы используем файлы cookie для быстрой и удобной работы сайта. Выберите, какие файлы cookie вы разрешаете нам использовать. Подробнее в Политике конфиденциальности.
Send a request and our specialists will contact you within 1 hour.
By clicking the "Send" button, you give your unambiguous consent to the processing of your personal data to the extent and for the purposes defined in the Personal Data Processing Policy.
Get development
Submit a request and gain access to a training manual from a leading company expert!
By clicking the "Send" button, you give your unambiguous consent to the processing of your personal data to the extent and for the purposes defined in the Personal Data Processing Policy.
Ансамблирование экспертных оценок вендеров по прогнозированию пола и возраста с камер видеонаблюдения
системы на базе ИИ
системные интеграторы
7%
5%
увеличилась точность прогнозирования пола
на
на
увеличилась точность прогнозирования возраста
Заказчик
Крупное ИТ-подразделение органа исполнительной власти, Московский регион
ВЫЗОВЫ/ОСОБЕННОСТИ
повышение точности прогноза требовало тонкого тюнинга моделей, так как точности у вендоров уже была относительно высокой
для повышения точности набора оценок вендоров требовалось применить модель, однако природу и вид модели надо было определить на этапе реализации
Повышение точности прогнозирования пола и возраста на основе ответов 4 вендоров по изображениям с камер видеонаблюдения
Задача
решение
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
Результат
Бизнес-ценности
Увеличение точности
Точность прогнозирования полаувеличилась 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