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Contrairement au nouvelle application inspirée de celle de HBO La Silicon Valley, qui n'a pas vraiment d'utilité réelle en dehors de quelques rires, la nouvelle application d'identification de hot-dogs de Yelp vise à créer une meilleure expérience pour les utilisateurs de Yelp. Le réseau neuronal identifie plus de 20 types d’aliments différents, catégorisant chaque plat afin que les utilisateurs puissent découvrir à quoi ressemble le hamburger de ce nouveau restaurant sans avoir à fouiller dans quelques centaines de photos. Envie de pizza? Appuyez sur les photos, l'option de nourriture, puis cliquez sur l'onglet pizza et voyez si le restaurant que vous avez toujours voulu essayer met de gros morceaux de tomates sur le dessus ou s'il a un plat profond.
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« Les photos sont de plus en plus populaires dans de nombreuses applications photo et sur le Web », a déclaré Goyne, « c'est une nouvelle façon privilégiée de consommer des informations. Pour certaines de ces options à faible risque, comme trouver une option pour le déjeuner où vous n’avez pas besoin de faire beaucoup de recherches et où vous ne dépensez pas beaucoup d’argent, les photos sont un excellent moyen de faire cette recherche.
Le logiciel, lancé plus tôt cette année, est le résultat des commentaires des utilisateurs. Yelp a déclaré que lorsqu'il s'agissait d'avis sur des restaurants, certaines des questions les plus courantes étaient de savoir s'ils avaient un certain plat. En organisant les photos téléchargées par d'autres utilisateurs, Yelp est en mesure de présenter ces informations de manière plus précise.
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La convolution réseau neuronal était basé sur un modèle construit par des chercheurs de Google, a déclaré Miller. Les plates-formes d'intelligence artificielle sont fréquemment partagées entre les développeurs, de sorte que les nouveaux programmes n'ont pas besoin de repartir de zéro, comme L'algorithme de reconnaissance d'objets sans Wi-Fi de Google. Yelp a donné au système des capacités étendues de reconnaissance d'objets en fournissant au système des milliers d'images pour chaque catégorie d'aliments. Grâce à ces données, l’ordinateur a pu apprendre ce qui différencie un hot-dog d’un sandwich.
En plus des catégories d'aliments, les images sont automatiquement triées par photos de l'intérieur et de l'extérieur et photos du menu.
Yelp utilise également à la fois la réponse de l'utilisateur et l'intelligence artificielle pour déterminer quelles photographies afficher en premier. Alors que l'entreprise continue de développer un logiciel pour commander les photos, le logiciel mélange les commentaires des utilisateurs – y compris les clics sur « utile » et « j'aime » – et mélange cela avec un programme d'IA qui place les photos floues et sombres vers la fin de la liste et les images avec une belle profondeur de champ et plus de contraste en haut de la liste. liste. Le programme essaie également d'empêcher des photos similaires d'apparaître les unes à côté des autres, comme trois hamburgers d'affilée, et détermine quelle image utiliser comme photo principale.
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Les ingénieurs logiciels de Yelp s'efforcent également d'apprendre à l'ordinateur à reconnaître quel est l'objet le plus important du message. la photographie est, de sorte que lorsque les images sont recadrées pour s'adapter à différentes zones de la page Web, le sujet est toujours inclus.
Le logiciel aide les utilisateurs à parcourir des photos d'avis qui, dans les restaurants les plus populaires, peuvent atteindre plus de 1 000. Les utilisateurs ne verront pas cette fonctionnalité de manière universelle, car les emplacements contenant seulement quelques photographies n’intègrent pas l’organisation des catégories.
Yelp prévoit d'étendre le système de classification d'images à davantage de domaines et étudie actuellement comment une fonctionnalité similaire pourrait aider les utilisateurs à la recherche de services à domicile et d'automobile.
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