Видеоаналитика с Machine Learning в ритейле: персональный маркетинг vs 152-ФЗ

Big Data, Большие данные, обработка данных, ритейл, предиктивная аналитика, интернет вещей, Internet of Things, IoT, IIoT, машинное обучение, Machine Learning, видеонаблюдение, FMCG

В продолжение темы про использование технологий Big Data и Machine Learning в FMCG-бизнесе, сегодня мы поговорим, как распознавание лиц помогает сформировать персональные маркетинговые предложения и насколько это законно. Разбираемся с видеоаналитикой и 152-ФЗ «О персональных данных» на примерах отечественных и зарубежных ритейлеров. От воров до VIP-клиентов: 5 примеров распознавания лиц в FMCG Вчера мы упоминали, что современные видеоаналитики с мощными алгоритмами Machine Learning – это отличный инструмент персонализированного маркетинга, который позволяет сформировать рекламное предложение специально для конкретного человека, с учетом его интересов, потребностей и финансовых возможностей. Примечательно, что распознавание лиц уже достаточно широко используется в ритейле и сфере услуг. Например, в международном финансовом центре Сеула камеры на информационных стендах в реальном времени определяют возраст и пол человека, формируя рекламное предложение соответственно выявленным Далее …

Как видеоаналитика Big Data с Machine Learning приносит деньги: 7 примеров FMCG

Big Data, Большие данные, обработка данных, ритейл, предиктивная аналитика, интернет вещей, Internet of Things, IoT, IIoT, машинное обучение, Machine Learning, видеоаналитика, видеонаблюдение, FMCG

Современное видеонаблюдение в ритейле – это не только обнаружение магазинных воришек, а полноценная аналитика Big Data с мощными алгоритмами Machine Learning для оперативного и стратегического управления. В этой статье мы приготовили для вас 7 сценариев практического использования технологий видеоаналитики в FMCG-секторе с реальными кейсами их внедрения в России на примере торговых сетей «Магнит», «Верный» и X5 Retail Group. Что такое видеоаналитика или зачем вам камера с Big Data и Machine Learning Отечественный рынок видеоаналитики непрерывно растет: ожидается, что к 2025 году его объем составит 51,75 миллиарда рублей, что в 2,75 раз больше аналогичного показателя 2019 года. При этом современные системы видеонаблюдения – это не просто камеры, а полноценные программно-аппаратные комплексы с набором интеллектуальных задач, таких как [1]: детектирование событий; подсчет Далее …

Биометрия, GDPR, 152-ФЗ и все-все-все: как и зачем Big Data с Machine Learning сканируют наши лица и отпечатки пальцев

Big Data, Большие данные, предиктивная аналитика, защита информации, безопасность, Security, бизнес-процессы, цифровизация, цифровая трансформация, Internet of Things, IIoT, IoT, Machine Learning, машинное обучение

Продолжая тему Cybersecurity, сегодня мы поговорим про биометрические системы: что это такое, как они работают и чем нарушают требования GDPR и № 152-ФЗ. Также в этом материале мы собрали для вас примеры таких наиболее известных проектов на базе технологий Big Data и Machine Learning. Что такое биометрические персональные данные и системы биометрии В России понятие личной биометрической информации определено в федеральном законе 152-ФЗ «О персональных данных». Биометрические персональные данные (БПД) – это сведения о физиологических и биологических особенности человека, на основании которых можно установить его личность. Принято выделять физиологические (отпечатки пальцев, рисунок вен, ДНК, сетчатка глаза, лицо, голос) и поведенческие (походка, речь) биометрические данных. Считается, что эти характеристики уникальны для каждого человека. Поэтому их можно использовать в качестве идентификаторов в Далее …

Большие данные и машинное обучение в аэропортах: 7 практических примеров в России и за рубежом

Big Data, Большие данные, машинное обучение, Machine Learning, транспорт, авиация, самолеты, аэропорты

Как большие данные и машинное обучение меняют современные аэропорты, обеспечивая безопасность, повышая продажи, управляя движением пассажиропотоков и самолетов: какие технологии успешно используется и что нас ждет в будущем – смотрим кейсы внедрения Big Data и Machine Learning в отечественных и зарубежных аэровокзалах. 1. Большие данные и машинное обучение обеспечивают безопасность «Центр речевых технологий» внедрил в аэропорт Южно-Сахалинска систему распознавания лиц, которая сканирует входящий поток уезжающих и встречающих. Алгоритмы машинного обучения (Machine Learning) сравнивают лица с эталонами в базе данных. Если на объект заходят люди, находящиеся в розыске, система уведомляет об этом полицию и внутреннюю службу безопасности [1]. Подробности о том, как работает распознавание лиц, мы рассказывали здесь. 2. Большие данные и машинное обучение помогают зарегистрироваться на рейс Компания Recast.AI, специализирующая Далее …

Большие данные в авиации: 4 кейса применения Big Data в аэропортах и самолетах

Big Data, Большие данные, машинное обучение, Machine Learning, транспорт, авиация, самолеты, аэропорты

Как большие данные и машинное обучение используется авиакомпаниями и аэропортами для обеспечения безопасности полетов, технического обслуживания самолетов и изучения клиентских предпочтений: разбираемся на примерах внедрения технологий Big Data и Machine Learning в отечественную и зарубежную авиаиндустрию. 1. Большие данные для обеспечения безопасности полетов, взлетов и посадок Технологии Big Data позволяют объединить информацию о рейсе и его пассажирах со сведениями о фактической погоде, показаниями бортовых датчиков и данными о других самолетах для оптимизации полетного курса, сводя к минимуму расходы на топливо. При возникновении проблем в полете, авиакомпания может не только оптимизировать маршрут, но и изменить его на основе рейтинга, который присваивается каждому самолету. Например, если в аэропорту доступно только лишь 3 посадочные полосы, авиаперевозчик переносит некоторые рейсы в другие аэровокзалы с учетом их рейтинга [1]. 2. Большие данные для своевременного ремонта Далее …

Распознавание лиц: что это такое, как оно работает и кому это выгодно

Что такое распознавание лиц, как устроены эти системы и почему спрос на них возрастает с каждым годом: разбираемся на практических примерах. Распознавание лиц: где и зачем? На сегодняшний день в Москве установлено более 160 тысяч камер наружного городского видеонаблюдения. Они ведут съемки в местах массового скопления людей, около подъездов, во дворах, в образовательных учреждениях и торговых центрах, а также на стройках [1]. В 2017 году практически все видеокамеры подключили к системе распознавания лиц, разработанной отечественной компанией NTechLab [2]. Устройство видеозаписи в режиме онлайн сканирует лицо, определяя пол и возраст прохожего, и автоматически ищет его в различных базах данных, например, для выявления правонарушителей. Аналогичные системы видеонаблюдения используются российскими банками, в частности, «Почта Банк», «Тинькофф Банк» и «Открытие», для идентификации клиентов, поиска Далее …