{"id":2879,"date":"2024-02-18T15:29:57","date_gmt":"2024-02-18T15:29:57","guid":{"rendered":"https:\/\/esisoc.com\/resource\/scaling-up-a-fitness-app-with-deep-neural-networks\/"},"modified":"2024-02-18T15:29:57","modified_gmt":"2024-02-18T15:29:57","slug":"scaling-up-a-fitness-app-with-deep-neural-networks","status":"publish","type":"resource","link":"https:\/\/esisoc.com\/de\/resource\/skalierung-einer-fitness-app-mit-tiefen-neuronalen-netzen\/","title":{"rendered":"Skalierung einer Fitness-App mit tiefen neuronalen Netzen"},"content":{"rendered":"<h2 style=\"text-align: center;\">Wichtige Details<\/h2>\n<p>Steigerung der Anwendungsleistung um 19%.<\/p>\n<div>\n<ul>\n<li>\n<div>Herausforderung<\/div>\n<div>On-Demand-Entwicklung neuronaler Netze<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div>L\u00f6sung<\/div>\n<div>CNNs f\u00fcr die Erkennung von Aktivit\u00e4ten und Fehlererkennung<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div>Technologien und Werkzeuge<\/div>\n<div>PyTorch, Keras, Tensorflow, CoreML, OpenCV, ONNX<\/div>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<h2 style=\"text-align: center;\">Kunde<\/h2>\n<p>Der Kunde ist ein Startup-Unternehmen im Bereich Fitness. Es hat eine App f\u00fcr Workouts zu Hause entwickelt. Der Schwerpunkt der App liegt auf personalisierten Fitnessprogrammen und Workouts ohne Ger\u00e4te. Um die App lohnenswert zu machen, wollten sie sie mit KI ausstatten.<\/p>\n<p>Der Kunde hat keine eigene Data-Science-Abteilung. Er war auf der Suche nach erfahrenen Entwicklern f\u00fcr neuronale Netze. Das war der Grund, warum sie sich an die <a href=\"https:\/\/essidsolutions.com\/\">ESSID Solutions Team<\/a>. Sie beauftragten uns mit der Entwicklung ma\u00dfgeschneiderter Modelle zur Fehlererkennung und fortschrittlicher Modelle zur Aktivit\u00e4tserkennung.<\/p>\n<h2 style=\"text-align: center;\">Herausforderung: Entwicklung neuronaler Netze auf Abruf<\/h2>\n<p>Der Kunde konnte mit der App bereits menschliche Aktivit\u00e4ten erkennen, war aber mit der Qualit\u00e4t nicht zufrieden. Sie war langsam und ungenau. Also bat er uns, die Qualit\u00e4t der Aktivit\u00e4tserkennung mit Deep Learning zu verbessern.<\/p>\n<p>Im Rahmen des Projekts schlugen unsere Berater f\u00fcr neuronale Netze die folgenden Aufgaben im Bereich der Computer Vision vor:<\/p>\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<td><strong>Objektlokalisierung und Objekterkennung<\/strong><\/td>\n<td>Wir boten an, Deep Learning-Algorithmen f\u00fcr eine genaue und schnelle Objekterkennung zu verwenden. Das Hauptziel war es, festzustellen, ob es Objekte der angegebenen Arten (Menschen, Tiere, Fahrzeuge usw.) gibt und deren Grenzen zu bestimmen.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Erkennen von menschlichen Bewegungen und Aktivit\u00e4ten<\/strong><\/td>\n<td>Wir beschlossen, die menschliche Bewegung aus Sensordaten mit CNNs zu verbessern. Unsere Technikexperten waren der Meinung, dass sie sich am besten f\u00fcr das Lernen von Daten aus einem Sensor (einem Smartphone-Beschleunigungsmesser) eignen.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Fehler<\/strong><br \/> <strong>Erkennung<\/strong><\/td>\n<td>Unsere Idee war es, eigene Algorithmen zur Fehlererkennung zu entwickeln. Sie w\u00fcrden Fehler und Ungenauigkeiten w\u00e4hrend des Trainings erkennen. Wenn ein Fehler erkannt wird, sagt der KI-Coach dem Nutzer, dass er richtig trainieren soll.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Plattform\u00fcbergreifende Entwicklung<\/strong><\/td>\n<td>Der Kunde hatte vor, seine App auf verschiedenen Plattformen laufen zu lassen. Wir boten unsere praktische Erfahrung an, damit die App auf verschiedenen mobilen Ger\u00e4ten reibungslos l\u00e4uft.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2 style=\"text-align: center;\">L\u00f6sung: CNNs f\u00fcr Aktivit\u00e4tserkennung und Fehlererkennung<\/h2>\n<p>Um die Projektaufgaben zu l\u00f6sen, haben wir recherchiert. Wir studierten die Herausforderungen des Kunden, die Besonderheiten der App und die Probleme, die sie hatte.<\/p>\n<p>Wir haben uns die folgenden Ziele gesetzt:<\/p>\n<ul>\n<li>Entwicklung benutzerdefinierter Algorithmen zur Objektlokalisierung und -erkennung<\/li>\n<li>Verbesserung der Qualit\u00e4t der T\u00e4tigkeitserkennung<\/li>\n<li>Entwicklung robuster Algorithmen zur Fehlererkennung<\/li>\n<li>Stabilisierung und Optimierung der Architektur des neuronalen Netzes, damit die Anwendung schnell und genau arbeitet<\/li>\n<li>Die Anwendung auf verschiedenen Plattformen laufen lassen (plattform\u00fcbergreifende Entwicklung)<\/li>\n<li>Bereitstellung von Visualisierungstools f\u00fcr CNNs zur einfachen Entscheidungsfindung<\/li>\n<li>Bereitstellung von Skripten und Anleitungen f\u00fcr das Team des Kunden zur einfachen Bereitstellung auf mobilen Ger\u00e4ten<\/li>\n<\/ul>\n<p>Ein Pionier der <a href=\"https:\/\/essidsolutions.com\/industry\/sport-wellness-ai\">Fitness und Wellness Projektentwicklung<\/a>ESSID Solutions hat alle Aufgaben erfolgreich erledigt. <a href=\"http:\/\/localhost\/essidsolutions\/service\/computer-vision\">Computervision<\/a> Aufgaben im Zusammenhang mit dem Projekt. Wir haben die Qualit\u00e4t der Aktivit\u00e4tserkennung verbessert und Algorithmen zur Fehlererkennung von Grund auf neu entwickelt. Wir haben auch andere Aufgaben erledigt, die die Leistung und Geschwindigkeit der App erh\u00f6ht haben.<\/p>\n<h2 style=\"text-align: center;\">Ergebnis: benutzerdefinierte Algorithmen zur Fehlererkennung, Verbesserung der Aktivit\u00e4tserkennung<\/h2>\n<p>Das Team von ESSID Solutions hat die neueste Technologie auf den Fall des Kunden angewendet. Wir haben viel geforscht und diskutiert, um den Anforderungen des Kunden gerecht zu werden.<\/p>\n<p>Die Vorteile, die der Kunde aus der Zusammenarbeit mit uns gezogen hat:<\/p>\n<ul>\n<li>verbesserte Qualit\u00e4t der Aktivit\u00e4tserkennung durch 45%<\/li>\n<li>Erweiterte Objektlokalisierung und -erkennung<\/li>\n<li>Falsch-positiver Nachweis um 15% verringert<\/li>\n<li>Gesamtgeschwindigkeit der Anwendung um 30% verbessert<\/li>\n<li>ma\u00dfgeschneiderte Algorithmen zur Fehlererkennung<\/li>\n<li>Steigerung der App-Leistung durch 19%<\/li>\n<li>plattform\u00fcbergreifende Entwicklung (neuronale Netze k\u00f6nnen auf verschiedenen mobilen Ger\u00e4ten laufen)<\/li>\n<li>Neuronale Netze k\u00f6nnen in CoreML, TFLite, Tensorflow Mobile, MACE, etc. konvertiert werden.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Als Ergebnis erhielt der Kunde eine L\u00f6sung, die speziell auf seine Bed\u00fcrfnisse zugeschnitten war. Sp\u00e4ter wandte sich das Unternehmen erneut an ESSID Solutions, um Beratung und Entwicklung im Bereich Deep Learning zu erhalten.<\/p>\n<h3 style=\"text-align: center;\">Erweitern Sie Ihr Gesch\u00e4ft mit <a href=\"http:\/\/localhost\/essidsolutions\/service\/machine-learning-consulting\">Ma\u00dfgeschneiderte L\u00f6sungen f\u00fcr maschinelles Lernen<\/a><\/h3>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Wichtige Details Verbesserte Anwendungsleistung um 19%. Herausforderung On-Demand-Entwicklung neuronaler Netze L\u00f6sung CNNs f\u00fcr Aktivit\u00e4tserkennung und Fehlererkennung Technologien und Tools PyTorch, Keras, Tensorflow, CoreML, OpenCV, ONNX Kunde Der Kunde ist ein Startup-Unternehmen im Bereich Fitness. Sie haben eine App f\u00fcr das Training zu Hause entwickelt. 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