Разработка и тестирование прототипа программного продукта сервисной модели с техническим внедрением технологии искусственного интеллекта (заключительный)

Разработан, технически реализован, отлажен программный модуль распознавания и обработки видео данных в реальном времени. Разработанный программный модуль распознавания и обработки видеоданных в реальном времени, состоящий из интерфейса для загрузки и обработки контента видеоролика и алгоритма анализа и распознавания визуальных характеристик, обеспечил точность распознавания 76% при среднем времени анализа 0,001107 секунды. Разработан, технически реализован, отлажен программный модуль распознавания и обработки аудио данных в реальном времени. Разработанный программный модуль распознавания и обработки аудиоданных в реальном времени, состоящий из интерфейса для загрузки и обработки аудио материала видеоролика и алгоритма анализа и распознавания аудио характеристик, обеспечил точность распознавания 88% при среднем времени анализа 0,001107 секунды. Разработан, технически реализован, отлажен модуль семантического анализа данных в реальном времени. Разработанный модуль семантического анализа данных в реальном времени, состоящий из интерфейса для получения текстовой информации со страницы, на которой установлен виджет и алгоритмов анализа и обработки текста, включая алгоритмы выделения ключевых слов и определения тематики обеспечил точность распознавания 80% при среднем времени анализа менее 0,00116 секунды. Проведены анализ аудио материала видеоролика, загруженного на веб-сайт, и подготовка структуры данных для отправки в архитектуру сервиса. Проведены анализ текстовой информации видеоролика, загруженного на веб-сайт, и подготовка структуры данных для отправки в архитектуру сервиса. Результаты анализа демонстрируют эффективность использования технологии искусственного интеллекта. Разработан, технически реализован и отлажен модуль анализа обезличенных половозрастных характеристик пользователя. Разработанный модуль обеспечил среднее время анализа 23 миллисекунды, а процент успешности анализа на тестовой выборке составил 100%. Разработан, технически реализован и отлажен модуль сопоставления функций пользователей и данных модулей распознавания. В результате тестирования модуля сопоставления функций пользователей и данных модулей распознавания были получены следующих характеристики — среднее время обработки запроса составило 90 мс, процент успешно сопоставленных функций — 100%. Протестирован прототип программного продукта сервисной модели с техническим внедрением технологии искусственного интеллекта. Прирост эффективности, измеряемой как количество успешных рекомендаций, которые приводят к активному взаимодействию клиента с веб-сайтом, составил 24%. Проведенное тестирование на случайных выборках пользователей на веб-ресурсах действующих клиентов сервисной рекомендательной системы показало значительный прирост конверсий за счет использования технологий искусственного интеллекта при подборе видео контента.