Российский ИИ позволяет решить проблему "холодного старта"

Российские математики разработали алгоритм, который умеет определять предпочтения пользователей смартфонов и других гаджетов гораздо быстрее и эффективнее своих конкурентов. Искусственный интеллект был направлен на работу с гаджетами, время обработки снимка составляет 30-100 миллисекунд.

В России разработали новый алгоритм, который способен определить предпочтения владельцев различных гаджетов, он превосходит аналоги в точности на 2-12% при обработке персональных данных, передает ТАСС.

"На мобильном устройстве каждого человека хранится множество фотоснимков, которые можно использовать для определения его увлечений, а также предпочтений в еде, одежде, автомобилях. Использование современных методов распознавания фотографий в галерее смартфона позволяет решить проблему "холодного старта" – неспособность систем предложить товары новым пользователям", – сообщил профессор НИУ ВШЭ Андрей Савченко.

Всевозможные сервисы в глобальной сети используют персональные данные клиентов, чтобы лучше знать их предпочтения. Для подбора соответствующих предложений используют нейросети и математические алгоритмы.

Российские математики смогли разработать совершенно новый алгоритм, который может раскрывать общие закономерности в пользовательских данных гораздо быстрее и эффективнее своих конкурентов. Алгоритм направлен для работы на смартфонах и позволяет получать точные данные еще до покупки клиента.

В основе метода лежит нейросетевой алгоритм, позволяющий быстро выявлять лица людей, объекты и определенные сцены на фотографиях. Искусственный интеллект был направлен на работу с гаджетами, время обработки снимка составляет 30-100 миллисекунд.

Алгоритм способен вычислить демографический и социальный статус владельца смартфона, не отправляя фотографии на удаленный сервер и не нарушая при этом приватность его личных данных.

Подписывайтесь на наши страницы в соцсетях:
"Смотрим"ВКонтакте, Одноклассники, Яндекс.Дзен и Telegram
Вести.RuВКонтакте, Одноклассники, Яндекс.Дзен и Telegram.