{"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\/es\/resource\/escalar-una-aplicacion-de-fitness-con-redes-neuronales-profundas\/","title":{"rendered":"Ampliar una aplicaci\u00f3n de fitness con redes neuronales profundas"},"content":{"rendered":"<h2 style=\"text-align: center;\">Detalles clave<\/h2>\n<p>Aumento del rendimiento de las aplicaciones en 19%.<\/p>\n<div>\n<ul>\n<li>\n<div>Desaf\u00edo<\/div>\n<div>Desarrollo de redes neuronales a la carta<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div>Soluci\u00f3n<\/div>\n<div>CNN para el reconocimiento de actividades y la detecci\u00f3n de errores<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div>Tecnolog\u00edas y herramientas<\/div>\n<div>PyTorch, Keras, Tensorflow, CoreML, OpenCV, ONNX<\/div>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<h2 style=\"text-align: center;\">Cliente<\/h2>\n<p>El cliente es una startup de tecnolog\u00eda de fitness. Han desarrollado una aplicaci\u00f3n para entrenamientos en casa. El objetivo principal de la aplicaci\u00f3n son los programas de fitness personalizados y los entrenamientos sin equipamiento. Para que su aplicaci\u00f3n mereciera la pena, quer\u00edan potenciarla con IA.<\/p>\n<p>El cliente no dispone de un departamento interno de ciencia de datos. Buscaban desarrolladores de redes neuronales con experiencia. Esa fue la raz\u00f3n por la que se pusieron en contacto con el <a href=\"https:\/\/essidsolutions.com\/\">Equipo de soluciones ESSID<\/a>. Nos pidieron que desarroll\u00e1ramos modelos personalizados de detecci\u00f3n de errores y avanz\u00e1ramos en los de reconocimiento de actividades.<\/p>\n<h2 style=\"text-align: center;\">Reto: desarrollo de redes neuronales a la carta<\/h2>\n<p>El cliente ya pod\u00eda reconocer la actividad humana en la aplicaci\u00f3n, pero no estaba satisfecho con su calidad. Era lenta e imprecisa. As\u00ed que nos pidi\u00f3 que mejor\u00e1ramos la calidad del reconocimiento de actividad con aprendizaje profundo.<\/p>\n<p>En cuanto al proyecto, nuestros consultores de redes neuronales sugirieron las siguientes tareas de visi\u00f3n por ordenador:<\/p>\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<td><strong>Localizaci\u00f3n y detecci\u00f3n de objetos<\/strong><\/td>\n<td>Propusimos utilizar algoritmos de aprendizaje profundo para detectar objetos con precisi\u00f3n y rapidez. El objetivo principal era determinar si hab\u00eda objetos de las variedades especificadas como humanos, animales, veh\u00edculos, etc.) y determinar sus l\u00edmites.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Reconocer los movimientos y las actividades humanas<\/strong><\/td>\n<td>Decidimos mejorar el movimiento humano a partir de datos de sensores con CNN. Nuestros expertos en tecnolog\u00eda supon\u00edan que eran las m\u00e1s adecuadas para aprender datos de un sensor (el aceler\u00f3metro de un smartphone).<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Error<\/strong><br \/> <strong>Detecci\u00f3n<\/strong><\/td>\n<td>Nuestra idea era desarrollar algoritmos personalizados de detecci\u00f3n de errores. Reconocer\u00edan errores e imprecisiones durante los entrenamientos. Si se detectaba alg\u00fan error, el entrenador de IA indicar\u00eda al usuario que hiciera el ejercicio de la forma correcta.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Desarrollo multiplataforma<\/strong><\/td>\n<td>El cliente ten\u00eda previsto ejecutar su aplicaci\u00f3n en varias plataformas. Le ofrecimos nuestra experiencia pr\u00e1ctica para que funcionara sin problemas en distintos dispositivos m\u00f3viles.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2 style=\"text-align: center;\">Soluci\u00f3n: CNN para el reconocimiento de actividades y la detecci\u00f3n de errores<\/h2>\n<p>Para resolver las tareas del proyecto, investigamos. Estudiamos los retos del cliente, las particularidades de la app y los problemas que ten\u00eda.<\/p>\n<p>Nos hemos fijado los siguientes objetivos:<\/p>\n<ul>\n<li>Desarrollo de algoritmos personalizados de localizaci\u00f3n y detecci\u00f3n de objetos<\/li>\n<li>Mejorar la calidad del reconocimiento de actividades<\/li>\n<li>Desarrollar algoritmos s\u00f3lidos de detecci\u00f3n de errores<\/li>\n<li>Estabilizar y optimizar la arquitectura de la red neuronal para que la aplicaci\u00f3n funcione con rapidez y precisi\u00f3n.<\/li>\n<li>Hacer que la aplicaci\u00f3n funcione en varias plataformas (desarrollo multiplataforma)<\/li>\n<li>Proporcionar herramientas de visualizaci\u00f3n de las CNN para facilitar la toma de decisiones<\/li>\n<li>Proporcionar guiones y gu\u00edas al equipo del cliente para facilitar la implantaci\u00f3n en dispositivos m\u00f3viles.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Un pionero en <a href=\"https:\/\/essidsolutions.com\/industry\/sport-wellness-ai\">desarrollo de proyectos de fitness y bienestar<\/a>, ESSID Solutions hab\u00eda realizado con \u00e9xito todos los <a href=\"http:\/\/localhost\/essidsolutions\/service\/computer-vision\">visi\u00f3n por ordenador<\/a> tareas relacionadas con el proyecto. Mejoramos la calidad del reconocimiento de actividades, creamos algoritmos de detecci\u00f3n de errores desde cero. Tambi\u00e9n realizamos otras tareas que mejoraron el rendimiento y la velocidad de la aplicaci\u00f3n.<\/p>\n<h2 style=\"text-align: center;\">Resultado: algoritmos de detecci\u00f3n de errores personalizados, mejora del reconocimiento de actividades<\/h2>\n<p>El equipo de ESSID Solutions ha aplicado la tecnolog\u00eda m\u00e1s avanzada al caso del cliente. Hemos investigado y debatido mucho para ajustarnos a los requisitos del cliente.<\/p>\n<p>Los beneficios que ha obtenido el cliente colaborando con nosotros:<\/p>\n<ul>\n<li>mejora de la calidad del reconocimiento de actividades con 45%<\/li>\n<li>localizaci\u00f3n y detecci\u00f3n avanzadas de objetos<\/li>\n<li>la detecci\u00f3n de falsos positivos disminuy\u00f3 en 15%<\/li>\n<li>la velocidad general de la aplicaci\u00f3n ha mejorado en 30%<\/li>\n<li>algoritmos de detecci\u00f3n de errores a medida<\/li>\n<li>rendimiento de la aplicaci\u00f3n mejorado por 19%<\/li>\n<li>desarrollo multiplataforma (las redes neuronales pueden funcionar en varios dispositivos m\u00f3viles)<\/li>\n<li>Las redes neuronales pueden convertirse a CoreML, TFLite, Tensorflow Mobile, MACE, etc.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Como resultado, el cliente obtuvo una soluci\u00f3n adaptada espec\u00edficamente a sus necesidades. M\u00e1s tarde, volvieron a ponerse en contacto con ESSID Solutions para obtener consultor\u00eda y desarrollo de aprendizaje profundo.<\/p>\n<h3 style=\"text-align: center;\">Ampl\u00ede su negocio con <a href=\"http:\/\/localhost\/essidsolutions\/service\/machine-learning-consulting\">Soluciones de aprendizaje autom\u00e1tico a medida<\/a><\/h3>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Detalles clave Aumento del rendimiento de la aplicaci\u00f3n en 19%. Reto Soluci\u00f3n de desarrollo de redes neuronales bajo demanda CNN para el reconocimiento de actividades y la detecci\u00f3n de errores Tecnolog\u00edas y herramientas PyTorch, Keras, Tensorflow, CoreML, OpenCV, ONNX Cliente El cliente es una startup de tecnolog\u00eda de fitness. Han desarrollado una aplicaci\u00f3n para entrenamientos en casa. El objetivo principal de la aplicaci\u00f3n son programas de ... 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