O cliente já tinha um algoritmo capaz de analisar uma foto de rosto e prever os índices de qualidade da pele. Mas ele não conseguiu mostrar que a IA se baseava nas áreas certas do rosto para fazer suas previsões. Sem essa prova, é impossível implantar a ferramenta na loja na frente dos clientes: um diagnóstico cutâneo que não pode ser explicado não cria confiança, cria dúvidas. O desafio não era mais o desempenho do modelo, mas sua transparência e credibilidade com o usuário final.
Pontuação e análise da pele
Uma grande empresa de cosméticos de luxo desenvolveu um algoritmo de pontuação de pele. Problema: ninguém conseguiu verificar em que a IA se baseava para fazer seu diagnóstico. Criamos o sistema de visualização que torna as previsões transparentes e implementáveis em lojas e dispositivos móveis.
Problématique
Solution
Ce que nous avons construit
Implantamos 2 cientistas de dados no modo Scrum para projetar um sistema completo para visualizar e explicar previsões.
Etapa 1 — Preparação de dados. Criação e limpeza do conjunto de dados, padronização e aumento de dados em tempo real para garantir a robustez dos resultados em uma variedade de faces e condições de filmagem.
Etapa 2 — Explicabilidade das previsões. Desenvolvimento de uma solução de interpretabilidade explorando as camadas internas do algoritmo para identificar e visualizar os pixels precisos que contribuíram para cada previsão. O sistema mostra exatamente quais áreas do rosto influenciaram a pontuação.
Etapa 3 — Visualização avançada por GAN. Uso de um GAN modificando a idade para zero para calcular um diferencial de rugas, oferecendo uma visualização intuitiva da condição da pele. Os resultados foram refinados usando técnicas de mapa de calor, alteração alfa e filtragem guiada para obter um resultado estético adaptado à experiência do cliente na loja.
Etapa 4 — Implantação em várias plataformas. Otimização e portabilidade do sistema para funcionar em máquinas em lojas e em dispositivos móveis, com testes de desempenho validados em ambos os suportes.
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