Contexte et problématique
Afin d’améliorer la recommandation de produits, notre client souhaite mettre en place une application capable d’analyser la peau d’une personne.
Objectifs
L’objectif est d’offrir la possibilité en magasin de:
- Scorer le visage d’une personne à partir d’une photo
- Identifier les critères déterminants
- Générer des images qualité des attributs modifiés
Notre intervention
2 Data Architect et 1 Data Engineer
- Choix des différentes architectures de modèle ainsi que différents preprocessing.
- Optimisation des Hyper Paramètres.
- Mise en production et documentation.
- Travailler sur l’interprétabilité des modèles. Visualisation des features internes
- Travailler sur la génération d’image : comment donner l’information de manière simple ?
- Modifier des architectures State-of-the-art pour notre problème.
- Travailler l’optimisation de la pipeline et la mise en place de la parallèlisation du training.
- Création d’un framework interne.
Résultats
Projet validé avec succès !
- Déploiement en magasin en septembre 2020
- Publication d’un article scientifique
- Version 2 en cours de développement pour 2021
Environnement technique
Python, Tensorflow, Pytorch, Numpy, Pandas, Jupyter, Scikit-learn, OpenCV, PIL
Docker
GCP
Git