{"id":2881,"date":"2024-02-18T15:29:57","date_gmt":"2024-02-18T15:29:57","guid":{"rendered":"https:\/\/esisoc.com\/resource\/neural-network-implementation-for-better-cycle-predictions-success-story-of-flo\/"},"modified":"2024-02-18T15:29:57","modified_gmt":"2024-02-18T15:29:57","slug":"neural-network-implementation-for-better-cycle-predictions-success-story-of-flo","status":"publish","type":"resource","link":"https:\/\/esisoc.com\/de\/resource\/implementierung-eines-neuronalen-netzes-fur-bessere-zyklusvorhersagen-erfolgsgeschichte-von-flo\/","title":{"rendered":"Implementierung neuronaler Netze f\u00fcr bessere Zyklusvorhersagen. Erfolgsgeschichte von Flo"},"content":{"rendered":"<h2 style=\"text-align: center;\">Wichtige Details<\/h2>\n<p>Verbesserung der Genauigkeit der Zyklusvorhersagen um bis zu 54,2%.<\/p>\n<div>\n<ul>\n<li>\n<div>Herausforderung<\/div>\n<div>Vorhersage unregelm\u00e4\u00dfiger weiblicher Zyklen<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div>L\u00f6sung<\/div>\n<div>Integration von neuronalen Netzen zur Vorhersage des Menstruationszyklus<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div>Technologien und Werkzeuge<\/div>\n<div>Python<\/div>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<h2 style=\"text-align: center;\">Kunde<\/h2>\n<p>Flo ist ein intelligenter Periodentracker, der die Menstruationszyklen, den Eisprung und die fruchtbaren Tage von Frauen genau vorhersagt.<\/p>\n<h2 style=\"text-align: center;\">Herausforderung: Verbesserung der Vorhersage unregelm\u00e4\u00dfiger Zyklen f\u00fcr Anwendungsnutzer<\/h2>\n<p>Rund 30% der Frauen auf der ganzen Welt haben mit unregelm\u00e4\u00dfigen Perioden zu k\u00e4mpfen, aber die meisten mobilen Periodenmessger\u00e4te k\u00f6nnen keine genauen Vorhersagen f\u00fcr diese Frauen treffen.<\/p>\n<p>Als Flo beschloss, mit ESSID Solutions eine Partnerschaft f\u00fcr die Implementierung eines neuronalen Netzwerks einzugehen, waren mehr als 450 GB an Benutzerdaten in ihrer Datenbank gespeichert. Jeden Tag protokollieren Frauen manuell etwa 1,4 Mio. neue Datenpunkte, darunter den Zyklusverlauf, die Ergebnisse von Eisprung- und Schwangerschaftstests, Alter, Gr\u00f6\u00dfe, Gewicht, Lebensstil, Statistiken \u00fcber Schlaf, Aktivit\u00e4t und Ern\u00e4hrung. Dar\u00fcber hinaus kommen weitere Daten von tragbaren Ger\u00e4ten wie Fitbit und Apple Watch.<\/p>\n<p>Eine Formel, die f\u00fcr eine \"Durchschnittsfrau\" erstellt wurde, kann nicht mit neuronalen Netzen konkurrieren, wenn es um die Menge, Geschwindigkeit und Vielfalt von Daten geht.<\/p>\n<h2 style=\"text-align: center;\">L\u00f6sung: Implementierung eines neuronalen Netzes zur besseren Vorhersage des Menstruationszyklus<\/h2>\n<p>Das neuronale Netzwerk von Flo verf\u00fcgt \u00fcber 442 Eingabeeinheiten, die eine Vielzahl von Merkmalen erhalten, die anhand der von den Frauen in die App eingegebenen Informationen entwickelt wurden. Die Kombination der Merkmale ist f\u00fcr jede Frau einzigartig und jedes Merkmal hat einen anderen Einfluss auf die Vorhersage.<\/p>\n<p>Die schwierige Aufgabe der Priorisierung von Merkmalen und der Vorhersage der Zyklusl\u00e4nge wird vom neuronalen Netz \u00fcbernommen. Es lernt kontinuierlich, indem es seine Vorhersagen mit den tats\u00e4chlichen Ergebnissen vergleicht (die von den Benutzern manuell aufgezeichnet werden) und die Verbindungen zwischen seinen Eingabe- und Ausgabeeinheiten im Laufe der Zeit fein abstimmt.<\/p>\n<p>Die Ausgabeschicht wird durch eine einzige Einheit repr\u00e4sentiert, die die vorausgesagte Anzahl der Tage im Zyklus \u00fcbertr\u00e4gt.<\/p>\n<p>Das Team von ESSID Solutions fand die Quelle f\u00fcr neue Funktionen in der Einzigartigkeit der Benutzerinnen der Anwendung. Frauen protokollieren manuell ihre Stimmung, k\u00f6rperliche Aktivit\u00e4t, Symptome wie Kopfschmerzen, M\u00fcdigkeit oder Akne, die manchmal ein stabiles Muster bilden, das sich an bestimmten Tagen eines Zyklus wiederholt.<\/p>\n<p>Diese einzigartigen, wiederholbaren Muster sind so individuell, dass kein Mensch gen\u00fcgend Regeln erstellen kann, um sie alle zu erfassen, aber sie k\u00f6nnen f\u00fcr eine bestimmte Frau so offensichtlich und stabil sein, dass das neuronale Netz durch ihre Analyse eine bessere Vorhersage treffen kann. Aus diesem Grund wird das <a href=\"https:\/\/essidsolutions.com\/\">Data-Science-Team<\/a> haben einen Algorithmus f\u00fcr maschinelles Lernen entwickelt, der die einzigartigen Menstruationszyklusmuster jeder Frau erfassen kann.<\/p>\n<p>Technisch wird dies durch einen zweistufigen Prozess realisiert:<\/p>\n<ul>\n<li>Einzigartige Muster werden erkannt durch <a href=\"http:\/\/localhost\/essidsolutions\/service\/machine-learning-consulting\">Modelle f\u00fcr maschinelles Lernen auf individueller Ebene<\/a>.<\/li>\n<li>Die Muster werden in Merkmale f\u00fcr das neuronale Netz umgewandelt.<\/li>\n<\/ul>\n<p>So wird eine Ausgabe eines Algorithmus zu einem zus\u00e4tzlichen Merkmal f\u00fcr das neuronale Netz.<\/p>\n<p>Das Sch\u00f6ne an Flos neuronalem Netzwerk ist, dass es allgemeine Statistiken und Regeln kennt, die f\u00fcr die mehr als 5 Millionen Frauen, die die App nutzen, gelten, aber dennoch jede Frau als einzigartige Person mit ihren individuellen K\u00f6rpereigenschaften und ihrem Lebensstil behandelt.<\/p>\n<h2 style=\"text-align: center;\">Ergebnis: verbesserte Vorhersage unregelm\u00e4\u00dfiger Zyklen<\/h2>\n<p>Die aktuelle Version des neuronalen Netzes von Flo, das von ESSID Solutions entwickelt wurde, kann die Vorhersage unregelm\u00e4\u00dfiger Zyklen je nach Qualit\u00e4t der Eingabedaten um bis zu 54,2% verbessern, wobei der Vorhersagefehler von 5,6 auf 2,6 Tage reduziert wird.<\/p>\n<p>Flo wurde innerhalb weniger Monate zur weltweit am meisten heruntergeladenen App in seiner Kategorie, nachdem das neuronale Netzwerk <a href=\"http:\/\/localhost\/essidsolutions\/service\/predictive-analytics\">Implementierung in seinen Vorhersagealgorithmus<\/a>.<\/p>\n<blockquote>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">F\u00fcr uns als wachsendes Unternehmen war die Expertise von ESSID Solutions im Bereich Data Science von unsch\u00e4tzbarem Wert. In den fast zwei Jahren unserer Zusammenarbeit haben sie uns geholfen, unsere Datenanalysestrategie zu definieren, eine skalierbare Datenpipeline aufzubauen und die Vorhersage des Menstruationszyklus mit einem ausgekl\u00fcgelten neuronalen Netzwerk zu verbessern.<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n<p style=\"text-align: right;\">- Andrew Kovzel, Leiter der Datenwissenschaft, Flo<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Wichtige Details Verbesserte Genauigkeit der Zyklusvorhersage um bis zu 54,2%. Herausforderung Vorhersage unregelm\u00e4\u00dfiger weiblicher Zyklen L\u00f6sung Integration neuronaler Netze zur Vorhersage des Menstruationszyklus Technologien und Werkzeuge Python Client Flo ist ein intelligenter Perioden-Tracker, der die Menstruationszyklen, den Eisprung und die fruchtbaren Tage von Frauen genau vorhersagt. Herausforderung: Verbesserung der Vorhersage von unregelm\u00e4\u00dfigen Zyklen f\u00fcr die Anwendung ... 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