Salud digital archivos

Aprendizaje automático para mejorar la precisión de una aplicación de predicción de la menstruación

Detalles clave Aumento de la precisión de la predicción del periodo hasta 15%. Reto Mejorar la precisión de la predicción del periodo para las usuarias de la aplicación Solución Modelos lineales y basados en árboles para realizar mejores predicciones del ciclo menstrual Tecnologías y herramientas Aprendizaje automático: modelos de regresión y gradient boosting Científico (Predictive Analytics Python stack): Python, NumPy, scikit-learn, LightGBM, XGBoost; Aplicación web: hug (marco web), Gunicorn (servidor web) ... Leer más

Implementación de redes neuronales para mejorar la predicción de los ciclos. Historia de éxito de Flo

Detalles clave Mejora de la precisión de las predicciones del ciclo hasta en un 54,2%. Reto Predicción de ciclos irregulares de la mujer Solución Integración de redes neuronales para la predicción del ciclo menstrual Tecnologías y herramientas Python Cliente Flo es un rastreador inteligente de periodos que predice con precisión los ciclos menstruales, la ovulación y los días fértiles de la mujer. Reto: mejorar las predicciones de ciclos irregulares para la aplicación ... Leer más

Estimación de poses para aplicaciones de fitness y fisioterapia

Detalles clave Mejora de la estimación de la postura y la detección de errores mediante 64%. Reto Desarrollar un modelo de estimación de pose de última generación para detectar una postura humana en un escenario en tiempo real y realizar análisis de errores y recuento de repeticiones Solución Aprendizaje profundo para la estimación precisa de la pose humana y algoritmos de ciencia de datos para la detección de errores Tecnologías y herramientas PyTorch, CoreML, TFLite, OpenCV, ... Leer más Leer más