/SportScanAI

🏅 AI-спорттех — SportTechCup 2024

Primary LanguagePythonOtherNOASSERTION

SportScanAI

В мобильном приложении МойФитнес проходит много соревнований по шагам и тренировкам. Данные о шагах и физической активности приходят от внешних вендоров, в том числе могут собирать шаги с шагомера, встроенного в смартфон.

Однако, чтобы победить, пользователи становятся крайне изобретательны. Они трясут смартфоном сидя в офисе, крепят его на маятник в часах с кукушкой, привязывают к игривой собаке и т.д. — что только не делают люди, чтобы победить в соревновании по шагам! И это чистой воды “читерство”.

Цель нашего проекта — разработать алгоритм, который определяет вероятность читерства во время тренировок. Выявление таких "мошенников" представляет собой сложную задачу, поэтому для поддержания честности необходим искусственный интеллект.

Как допинг портит реальный спорт, так и жульничество подрывает дух виртуальных соревнований. Чтобы поддержать справедливость и сохранить суть спортивного мастерства, борьба с мошенниками приобретает первостепенное значение.

Давайте же начнем ловить этих читеров!

Модель

Модель CatBoost вы можете скачать из релизов с тегом v1.0.0

Docker

Ссылка на готовый Docker образ

https://hub.docker.com/repository/docker/dimflix/sport-scan-ai:latest

Основные команды

  • Build Docker образа

    docker build -t sport-scan-ai .

  • Запуск Docker образа

    docker run --rm --mount type=bind,source="$(pwd)/input-sample.json",target=/input.json sport-scan-ai

  • Запуск Docker образа без предварительной установки

    docker run --rm --mount type=bind,source="$(pwd)/input-sample.json",target=/input.json dimflix/sport-scan-ai:latest

  • Сборка образа в архив и сохранение

    docker save sport-scan-ai:latest -o sport-scan-ai.tar

  • Загрузка образа из архива

    docker load -i sport-scan-ai.tar

  • Обновить образ на Docker Hub

    docker build -t <username>/<image-name>:latest .
    docker login
    docker push <username>/<image-name>:latest

Авторы


Пронин Дмитрий

Построение и оптимизация алгоритмов. Настройка Docker

Кирилл Сухоруков

Построение алгоритмов. Обучение модели CatBoost

Лицензия

Полный текст лицензии доступен здесь: Юридический кодекс CC BY-NC 4.0.

Вы можете свободно использовать:

  • Делиться — копировать и распространять материал на любом носителе или в любом формате
  • Адаптировать — переделывать, преобразовывать и дополнять материал Лицензиар не может лишить вас этих прав, пока вы соблюдаете условия лицензии.

На следующих условиях:

  • Указание авторства — Вы должны предоставить соответствующую информацию, ссылку на лицензию и указать, были ли внесены изменения. Вы можете делать это любым разумным способом, но не таким, который предполагает, что лицензиар одобряет вас или ваше использование.
  • Некоммерческий — Вы не имеете права использовать материалы в коммерческих целях.
  • Никаких дополнительных ограничений — Вы не имеете права применять юридические условия или технологические меры, которые юридически ограничивают действия других лиц, разрешенные лицензией.

Это всего лишь краткая выдержка из основных положений лицензии. Пожалуйста, ознакомьтесь с полным юридическим текстом лицензии для полного понимания ее условий.