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

   info@forecsys.ru
      или посмотреть карту сайта
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

 

20 июля 2018
Новые методы выявления мошеннических действий на финансовых рынках

 

17 июля 2018
Вышла обновленная версия пользовательского приложения системы Check4Trick

 

25 июня 2018
Завершен проект по разработке АРМ клиента мониторинга системы САФРАН

 

08 июня 2018
Компания «Форексис» продолжает работы по модернизации технологии распознавания движений SOLUT

 

24 мая 2018
Сотрудничество компании «Форексис» и ФИЦ «Информатика и управление» РАН

 

27 апреля 2018
Высокая оценка работы компании «Форексис» со стороны ПАО Московская Биржа

 

24 апреля 2018
Компания «Форексис» приняла участие в презентации студенческих стажировок и практик в НИУ ВШЭ

 

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