Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

#MTC2018: CASE STUDY: Machine Learning w aplikacjach mobilnych na przykładzie rowerowej gry miejskiej Activy - Łukasz Kosman

41 views

Published on

Activy jest rowerową grą miejską. Po pierwszym pilotażu odkryliśmy trzy problemy. Ich rozwiązanie z udziałem głębokich sieci neuronowych doprowadziło do efektu WOW dla użytkownika. Zapraszam wszystkich chcących poznać tę receptę. Prelekcja wygłoszona podczas Mobile Trends Conference, 1-2 marca 2018 r. w Krakowie.

Published in: Mobile
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

#MTC2018: CASE STUDY: Machine Learning w aplikacjach mobilnych na przykładzie rowerowej gry miejskiej Activy - Łukasz Kosman

  1. 1. MaChine Learning w aplikacjach mobilnych • Mobile Trend Conference
  2. 2. ROWEREM DO PRACY Rozwiązanie dla HR, CSR i marketingu
  3. 3. Tablica wyników i informacji Notyfikacje o zdobyciu nowych punktów Podsumowanie zadań wykonanych na rowerze Informacje o zmianach w rankingu Notyfikacje o nowych odznakach I nagrodach
  4. 4. System odznak dla użytkownika Grywalizacja jest wsparta przez kolejne poziomy oraz odznaki
  5. 5. Rywalizacja użytkowników Aplikacja pozwala na bezpośrednie porównywanie swoich wyników z osiągnięciami innych użytkowników.
  6. 6. Definicja problemu
  7. 7. Rozwiązanie tymczasowe • Niskie próbkowanie > dane przybliżone • Opóźnione dane > obniżenie zaangażowania
  8. 8. Machine learning Recurrent neural networks
  9. 9. Przebieg projektu Źródło danych • Żyroskop • Magnetometr • Akcelerometr Proces uczenia • Still • Walking • Running • Cycling • Automotive Weryfikacja wyniku • 85% - x5 • 92% - x2
  10. 10. Wartość dodana ML x4 Oszczędność baterii Ochrona prywatności =>
  11. 11. Maj 2018
  12. 12. Łukasz Kosman Partner @ LeanCode lukasz@leancode.pl +48605100922 Zapraszamy do kontaktu

×