+7 495 185-09-77
   +7 499 135-41-63 (ВЦ РАН)

   info@forecsys.ru
      или посмотреть карту сайта
05 декабря 2018
Компания «Форексис» приняла участие в XIV МЕЖДУНАРОДНОМ ФИНАНСОВОМ ФОРУМЕ NFA-2018 /РЕПО-ФОРУМ/

 

07 ноября 2018
ВТБ Капитал Управление Инвестициями завершил процесс внедрения системы Check4Trick

 

26 октября 2018
24 октября в Екатеринбурге состоялась ежегодная Уральская конференция НАУФОР «Российский фондовый рынок – 2018»

 

18 октября 2018
Компания «Форексис» проводит внедрение системы Check4Trick в ПАО «АК БАРС» БАНК

 

15 октября 2018
с 8 по 13 октября 2018 года прошла 12-я Международная конференция «Интеллектуализация обработки информации» IDP-2018

 

08 октября 2018
Пополнение команды «Форексис» молодыми и талантливыми специалистами с ведущих вузов России

 

25 сентября 2018
Компания «Форексис» заключила договор с ООО «РЕГИОН Инвестиции».

 

16 августа 2018
Внесены поправки в 224-ФЗ «О противодействии неправомерному использованию инсайдерской информации и манипулированию рынком и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации»

 

12 августа 2018
Создана Рабочая группа НАУФОР по вопросам регулирования злоупотреблений на рынке ценных бумаг

 

02 августа 2018
Компания «Форексис» заключила соглашение о сотрудничестве с международной аудиторско-консалтинговой компанией КПМГ

 

Новости

Компания «Форексис» продолжает работы по модернизации технологии распознавания движений SOLUT

В основе методов активного обучения лежит наблюдение о том, что не все объекты одинаково информативны с точки зрения обучения классификатора. Такие методы позволяют сосредоточиться на разметке наиболее важных объектов и тем самым сократить время, затрачиваемое на разметку.

По размеченным данным строится модель, присваивающая неразмеченным объектам метки классов, после чего асессору предлагается подтвердить или скорректировать назначенные моделью метки классов для объектов, классифицированных с минимальной уверенностью. Корректировка предложенных меток занимает значительно меньшее время, чем поиск нужных классов и разметка видео с нуля. Когда размечено достаточное число объектов каждого класса, запускается рекомендательная система. Модель обучается на размеченных данных и оценивает уверенность в предсказаниях для неразмеченных объектов.

Данный подход был апробирован в ходе эксперимента по изучению движений и технологических процессов в продуктовом ритейле. Специалисты «Форексис» провели практическое испытание технологии SOLUT с использованием методов активного изучения в одном из магазинов российской продуктовой сети, входящей в Топ-5 крупнейших розничных продовольственных сетей России.

Сотрудники магазина были снабжены датчиками акселерометра и гироскопа, после чего в течение 20 минут происходил съем данных. Параллельно велась видеозапись рабочего процесса. Наблюдение происходило по следующим операциям: выкладка товара, соблюдение ротации, обновление ценников, учет и инвентаризация, приемка товаров и работа в пекарне. По итогам эксперимента видеозаписи и показания датчиков были синхронизированы. В настоящее время формируется разметка, сопоставляющая показания датчиков и наблюдаемые в это же время операции и элементарные действия.

О результатах исследования будет объявлено дополнительно.

Дата публикации: 08.06.2018

вернуться к другим новостям