Мониторинг и валидация контента для UGC платформы с помощью machine learning
Задача
Автоматизировать процесс выявления неприемлемого контента с минимальным привлечением модераторов.
Трудности
Точность распознавания видео должна быть высокой.
Реализация
Создали ML-модуль на основе RCNN (рекуррентная сверточная нейросеть), который может автоматически обнаруживать неподходящий контент, удалять его, после уведомления администратора и пользователя. Для более точной фильтрации контента, ML распознает видео и звук.
Заинтересовало?
Оставьте свои контакты, чтобы мы обсудили вашу задачу
Сообщение успешно отправлено
Проект
Essel Group
головная компания
2 месяца
на создание платформы
10+ тыс.
работников
Кейсы
Создали альтернативу существующим приложениям умного дома, позволяющую объединять устройства разных брендов
Разработали UGС-платформу с подключаемыми модулями и возможностью масштабирования
Повысили показатель удержания пользователей на 10% благодаря коллаборативному прогнозу
Повысили монетизацию и количество кликов по рекламе с помощью продающих тэгов
Мониторинг и валидация контента для UGC платформы с помощью machine learning
