Нейросеть по автоматической сегментации лиц
Александр Субочев
Как выпускник МФТИ, работающий 20 лет на рынке ценных бумаг, смог упростить и удешевить методы машинного обучения
У Александра был давний интерес к нейронным сетям. В Университете Искусственного Интеллекта он провел исследовательскую работу по снижению времени и сложности машинного обучения и выбрал для этого проекта задачу по сегментации лиц. Для этого оказалось достаточно базового уровня программирования.

Что сделано за время обучения:

Придуман собственный алгоритм, которого нет на рынке. Обычно для сегментации лиц необходимо «разметить базу» — графически выделить лицо на фотографии.

Для этого требуется большая работа по подготовке базы — время специалистов и деньги на их работу. Алгоритм Александра позволяет сегментировать лица без подготовки такой базы. Была использована обычная база из 5000 фотографий мужчин и женщин, которую легко достать.

Этот алгоритм значительно упрощает внедрение нейронных сетей по сегментации — а это сейчас одна из самых популярных задач для бизнеса и исследований.

Александр Субочев
Выпускник Университета искусственного интеллекта
За нейронными сетями будущее. В перспективе я планирую применить их в финансовой сфере. Сейчас основа нейросети — это на 95% ручной труд и только 5% работы выполняет компьютер, а это неправильно!

Используя принцип «нейронные сети добывают информацию за нас», мы во многом облегчаем себе жизнь. Ведь в идеале компьютеры должны нам помогать, а не мы им.

Дмитрий Романов
Основатель Университета искусственного интеллекта
Александр разработал новый уникальный алгоритм на рынке. Система позволяет сегментировать не только лица, но и любые изображения. Делается это без подготовки базы, это важно, потому что подбор датасета является трудоемким процессом.

Появление такого подхода во многом упрощает многим компаниям работу с любого рода сегментациями. Это новый подход в подготовке базы и экономия времени и денег для реализации задачи.