case studies
Detekcja płci w oparciu o algorytmy sztucznej inteligencji
Klient: Projekt wewnętrzny
Sytuacja:
Celem było opracowanie modelu uczenia maszynowego do klasyfikacji płci na podstawie cech twarzy, takich jak długość nosa i wysokość czoła.
Zadanie:
Zbudowanie i przeszkolenie modelu uczenia maszynowego, który będzie dokładnie klasyfikował płeć na podstawie parametrów twarzy.
Działania:
- Zebranie zestawu danych cech twarzy z odpowiednimi etykietami płci.Wstępne przetworzenie danych, aby były odpowiednie do trenowania modelu.
- Wykorzystanie bibliotek Pythona, takich jak Scikit-learn i TensorFlow do budowy i trenowania modelu.
- Implementacja różnych algorytmów uczenia maszynowego w celu porównania ich wydajności.
- Dostosowanie modelu poprzez regulację parametrów w celu poprawy dokładności.
- Ocena wydajności modelu przy użyciu odpowiednich miar, takich jak dokładność i macierz pomyłek.
- Wizualizacja wyników w celu przedstawienia wydajności modelu i wniosków.
Rezultaty:
- Opracowanie modelu uczenia maszynowego z wysoką dokładnością klasyfikacji płci.
- Dostarczenie wniosków na temat tego, które cechy twarzy są najistotniejsze w określaniu płci.
- Zwiększenie zrozumienia analizy cech twarzy i jej zastosowań w uczeniu maszynowym.
- Stworzenie ram, które mogą być rozszerzone do dalszych badań lub praktycznych zastosowań w klasyfikacji płci.
Przetwarzanie analityczne danych możesz zobaczyć tu .
Wypełnij formularz
Skontaktuj się z nami, a przekonasz się, że nasze podejście do każdego klienta jest indywidualne oraz otrzymasz bezpłatną wycenę.