Затем — загружают фото лица: алгоритм на основе машинного обучения анализирует состояние и качество кожи на снимке и в результате определяет её тип.

Первая версия алгоритма Openface работала без технологии машинного обучения и старалась имитировать ход мыслей дерматолога. Она учитывала те данные, на которые обычно опирается специалист, чтобы сделать выводы о состоянии кожи и назначить клиенту конкретные средства для ухода.

Первоначальный алгоритм начал работать с нужной точностью после 20 итераций: в него постоянно добавлялись новые вопросы и формулировки, также корректировались расчёты.

Совмещая всё больше ответов на онлайн-анкету и информации по загруженным фотографиям, команда Openface решила применять алгоритмы машинного обучения для улучшения точности результатов.

Чтобы «натренировать» новую систему, компания использовала 10 тысяч фотографий, предварительно размеченных дерматологом. Специалист также общается и с клиентом по электронной почте — чтобы проверить корректность работы алгоритма и при необходимости изменить базовую формулу сыворотки.

По мнению Кристины Фарберовой, только имея все эти данные, можно дать действительно точные рекомендации.