Similar presentations:
Разработка системы искусственного интеллекта для подбора индивидуальных упражнений и тренировок
1.
2.
Цели и результат работыЦелью данной работы является разработка мобильного
приложения с использованием ИИ для
персонализированного подбора тренировок и
упражнений на основе данных пользователя.
В результате работы поставленные цели были выполнены
и будут учитываться при дальнейшей разработке и
дополнении системы новыми данными и функционалом.
3. Диаграмма Исикавы
4. Контекстная диаграмма IDEF0
5. Диаграмма вариантов использования
6. Диаграмма развёртывания
7. Физическая модель базы данных
8. Датасет пользователей
9. Датасет упражнений
10. Датасет тренировок
11. Подготовка данных
• Валидация и предварительная обработка;• Преобразование данных в объектные структуры;
• Формирование признаков;
• Формирование контекстных и агрегированных
признаков;
• Масштабирование и подготовка к обучению;
• Итоговая структура данных.
12. Построение модели. Выбор модели обучения
Используются 2 основныемодели CatBoost библиотеки:
• CatBoostRegressor;
• CatBoostRanker.
13. Вычисления прогноза с помощью ансаблей деревьев CatBoostRegerssor
14. Ранжирование упражнений с помощью CatBoostRanker
15. Параметры моделей регрессоров
Iterations Learning_rateDepth L2_leaf_reg
Random_seed
Performance 400
0.06
8
3
42
Difficulty
400
0.06
8
3
43
Duration
500
0.05
8
3.5
44
Reps
500
0.05
8
3.5
45
16. Параметры ранкера
• Iterations – 700;• Learning_rate – 0.045;
• Depth – 9;
• Loss_function – YeriRank;
• Random_seed - 52
17. Результаты обучения моделей
18.
Стартовое окно и руководство пользователя19.
Регистрация и ввод кода подтверждения20.
Письмо с кодом подтверждения21.
Авторизация и смена пароля22.
Ввод нового пароля и профиль23.
Изменение имени и настройки24.
Заполнение профиля25.
Подключение трекера и сохранение данных26.
Подбор тренировки и выбор цели27.
Подобранная тренировка и информация обупражнении
informatics
sport