Wantent - украинский стартап, который анализирует реакции людей по выражению лица с помощью AI и на основе этого оценивает эффективность видео-контента. CTO компании Артем Мельниченко рассказал как это работает, по каким параметрам оценивается вовлеченность и "эффективность" контента, сколько алгоритмов анализируют выражение лица наблюдаемых и какой технологический стак. Поговорили с Артемом о том какая команда работает над продуктом, как МЛ инженеры взаимодействуют с психологами (в рамках развития продукта), как обучаются модели и как можно повысить точность с помощью нейрофизиологических данных. Сайт компании: https://www.wantent.io/ Таймлайн: 00:00 - Intro 00:41 - Чем занимается Wantent? 02:13 - Ядро проекта 03:22 - B2B 04:03 - Стенфордская история создания компании 07:58 - Первые инвестиции 08:25 - Как это работает? 10:48 - Какие запросы поступают от создателей контента 12:20 - Этика технологии 13:31 - Кто смотрит сериалы и получает за это деньги? 14:45 - Автоматизация процесса 20:13 - По каким параметрам происходит анализ? 23:44 - Как обучали алгоритм? 25:50 - Дообучение на собственных данных 26:23 - Обработка видео покадрово 27:47 - Патенты, интеллектуальная собственность 27:33 - Цикл дообучения моделей? 30:35 - Как оценивает повышение точности ? 32:01 - Как принимается решение после ответов моделей 33:33 - Конкуренты 35:15 - Улучшение точности с помощью нейрофизиологических данных 38:17 - Команда, внутренние взаимодействия 38:35 - MLщики и психологи 43:35 - Взаимодействие CTO с ML инженерами 44:12 - Технологический стак 52:56 - Партнерство с Nvidia 54:48 - Где обучаете модели? 55:30 - Взгляд на рынок разработчиков 57:01 - Можно ли тестить в проде?