Как примирить команду дерматологов и научить нейронку видеть? Ответ знают наши специалисты по Data science — Кирилл и Саша. Именно они в ответе за сервис анализа кожи, с которого и начинался Openface. Они же написали статью о своём методе обучения ИИ-модели — без лишней скромности поделимся, что статью приняли на конференцию по компьютерному зрению* в Японии (no big deal 💅). Пока наш data-scientist Кирилл готовится собирать чемоданы в Осаку, мы объясним суть статьи для всех, кто застрял ещё на названии (вы не одни): Вероятно, вы знакомы с нашим сервисом анализа кожи: вы загружаете фото, нейросеть находит и оценивает на лице воспаления и другие несовершенства. На основе её находок вы получаете персонализированные рекомендации по уходу. Чтобы научить этому ИИ-модель, дерматологи вручную размечали тысячи фотографий кожи — и вот тут начинается кое-что интересное. Представьте: одну фотографию разметили десять врачей, и каждый сделал это по-своему: один увидел два воспаления, другой пять, а кто-то назвал пустулой то, что коллега считает папулой. И все они эксперты. Так кого слушать нейросети? Наши data-science специалисты предложили не выбирать «самого правильного» врача, а измерять, насколько врачи согласны друг с другом. Метрика на основе алгоритма оптимального транспорта учитывает степень расхождения мнений — метод не решает, кто из врачей прав, зато помогает честнее оценивать надёжность и самой разметки, и модели, которую по ней обучают. Это если вы думали, что мы просто загружаем ваши фото в ChatGPT... * Компьютерное зрение — это технология обучения компьютера «видеть» и анализировать визуальные данные, как это делает человек.