데이터는 얼마나 정확한가요?
메이아이는 인공지능 모델의 라인 카운팅, 성별 추론, 연령대 추론 정확도를 통해 mAsh 데이터의 정확도를 지속적으로 모니터링하고 개선하고 있습니다.
라인 카운팅
mAsh는 라인 카운팅의 F1 score를 90% 이상으로 유지하고 있습니다.
- mAsh는 유동 인구, 매장 입장 혹은 매장 내 특정 공간에 대한 트래픽 데이터를 제공하기 위해, CCTV 화면에 가상의 검지선을 그어 방문객의 통행 여부를 인식합니다.
- 라인 카운팅 정확도는 이러한 방문객의 통행 여부를 인식하는 정확도를 말하며, F1 score를 통해 계산합니다.
F1 score : F1 score는 정밀도와 재현율의 조화평균입니다.
- F1 score가 높다는 것은, 정밀도와 재현율이 모두 조화롭게 높다는 것을 의미합니다.
Precision(정밀도) : 매쉬가 방문객이 통행했다고 인식한 이벤트 중, 실제로 방문객이 통행한 이벤트의 비율입니다.
- e.g. 95%의 정밀도는 매쉬가 인식한 이벤트 중 95%가 실제 방문객의 통행 이벤트임을 의미합니다.
Recall(재현율) : 실제로 방문객이 통행한 이벤트 중, 매쉬가 방문객이 통행했다고 인식한 이벤트의 비율입니다.
- e.g. 95%의 재현율은 전체 통행 이벤트 중 95%를 매쉬가 정확하게 인식했음을 의미합니다.
성별 추론
mAsh는 성별 추론의 정확도를 95% 이상으로 유지하고 있습니다.
- mAsh는 CCTV 화면에 인식된 방문객의 전신 이미지를 통해 해당 방문객의 성별을 추론합니다.
- 성별 추론의 정확도는 성별을 정확히 추론해낸 경우의 비율을 통해 계산합니다.
연령대 추론
mAsh는 연령대 추론의 MAE를 5 이하로 유지하고 있습니다.
- mAsh는 CCTV 화면에 인식된 방문객의 전신 이미지를 통해 해당 방문객의 연령대를 추론합니다.
Mean Absolute Error(MAE, 평균절대오차) : 연령대 추론 정확도는 MAE를 통해 계산합니다. MAE는 방문객의 실제 나이와 매쉬의 방문객 나이 추론값의 차이의 절대값을 평균한 수치입니다.
- e.g. 5의 MAE는 매쉬가 평균적으로 +- 5의 오차 범위 내로 연령대를 추론함을 의미합니다.
mAsh는 데이터의 정확도를 높이기 위해 각각의 공간에 맞도록 인공지능 모델을 학습 및 최적화하고 있습니다.
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