В РФ разработан алгоритм для определения предпочтений пользователей гаджетов
Математики НИУ ВШЭ разработали новый алгоритм для определения предпочтений пользователей гаджетов. Технология превосходит аналоги на 2-12% в точности при обработке персональных данных и фотографий.
Новый алгоритм адаптирован для работы на смартфонах. Это позволит получать точные данные еще до того, как клиент совершит несколько покупок или перейдет по ссылкам, сообщила пресс-служба НИУ ВШЭ.
Подход основан на нейросетевом алгоритме, выявляющем лица людей, объекты и сцены на фотографиях. Систему специально приспособили для работы на телефоне: она обрабатывает каждый снимок за 30-100 миллисекунд. Обработанная информация позволяет определить увлечения и предпочтения человека.
Аналогичным образом алгоритм вычисляет демографический и социальный статус владельца, не отправляя фотографии на удаленный сервер и не нарушая при этом приватность его личных данных.
«Благодаря тому, что мы выделили приватные, а также публичные фотографии, которые обрабатываются на удаленном сервере, мы получили результат на 2–4% точнее, чем при использовании только нейронных сетей для мобильных устройств, и всего на 0,5% менее точный, чем при обработке всех фотографий с помощью сложных серверных моделей», — пояснил профессор НИУ ВШЭ Андрей Савченко.
Ученые надеются, что разработка привлечет внимание представителей бизнеса и поможет предпринимателям разрабатывать системы, которые будут предлагать клиентам подходящие сервисы и товары.
Изображение: пресс-служба НИУ ВШЭ
