Wantent - украинский стартап, который анализирует реакции людей по выражению лица с помощью AI и на основе этого оценивает эффективность видео-контента.
CTO компании Артем Мельниченко рассказал как это работает, по каким параметрам оценивается вовлеченность и "эффективность" контента, сколько алгоритмов анализируют выражение лица наблюдаемых и какой технологический стак.
Поговорили с Артемом о том какая команда работает над продуктом, как МЛ инженеры взаимодействуют с психологами (в рамках развития продукта), как обучаются модели и как можно повысить точность с помощью нейрофизиологических данных.
Сайт компании: https://www.wantent.io/
Таймлайн:
00:00 - Intro
00:41 - Чем занимается Wantent?
02:13 - Ядро проекта
03:22 - B2B
04:03 - Стенфордская история создания компании
07:58 - Первые инвестиции
08:25 - Как это работает?
10:48 - Какие запросы поступают от создателей контента
12:20 - Этика технологии
13:31 - Кто смотрит сериалы и получает за это деньги?
14:45 - Автоматизация процесса
20:13 - По каким параметрам происходит анализ?
23:44 - Как обучали алгоритм?
25:50 - Дообучение на собственных данных
26:23 - Обработка видео покадрово
27:47 - Патенты, интеллектуальная собственность
27:33 - Цикл дообучения моделей?
30:35 - Как оценивает повышение точности ?
32:01 - Как принимается решение после ответов моделей
33:33 - Конкуренты
35:15 - Улучшение точности с помощью нейрофизиологических данных
38:17 - Команда, внутренние взаимодействия
38:35 - MLщики и психологи
43:35 - Взаимодействие CTO с ML инженерами
44:12 - Технологический стак
52:56 - Партнерство с Nvidia
54:48 - Где обучаете модели?
55:30 - Взгляд на рынок разработчиков
57:01 - Можно ли тестить в проде?