Nyüszít
ellentétben a új alkalmazást az HBO ihlette Szilícium-völgy, aminek valójában nincs sok haszna a valós világban néhány nevetésen kívül, a Yelp új hot dog-azonosító alkalmazása úgy működik, hogy jobb élményt biztosít a Yelp-felhasználók számára. A neurális hálózat több mint 20 különféle ételtípust azonosít, minden ételt kategorizálva, így a felhasználók néhány száz fénykép áttúrása nélkül megtudhatják, hogyan néz ki az új étterem hamburgere. Éhes a pizzára? Koppintson a fényképekre, az étellehetőségre, majd kattintson a pizza fülre, és nézze meg, hogy az az étterem, amelyet mindig is szeretett volna kipróbálni, nagy paradicsomdarabokat tesz-e a tetejére, vagy van-e mély étel.
Ajánlott videók
„A fényképek egyre népszerűbbek több fotóalkalmazáson és az interneten keresztül – mondta Goyne –, ez az információfogyasztás új kedvenc módja. Az alacsonyabb kockázatú lehetőségek némelyikénél, például olyan ebédlehetőség megtalálása esetén, ahol nem kell egy csomó kutatást végeznie, és nem költ sok pénzt, a fotók nagyszerű lehetőséget kínálnak a kutatás elvégzésére.”
Az év elején induló szoftver a felhasználói visszajelzések eredménye. Yelp azt mondta, hogy az éttermek értékelésével kapcsolatban a leggyakoribb kérdések az voltak, hogy fogyasztottak-e egy bizonyos ételt. Más felhasználóktól feltöltött fényképek rendszerezésével a Yelp pontosabban tudja megjeleníteni ezeket az információkat.
Nyüszít
A konvolúciós neurális hálózat Miller szerint a Google kutatói által épített modellen alapult. A mesterséges intelligencia platformjait gyakran megosztják a fejlesztők, így az új programokat nem kell a nulláról kezdeni – pl. A Google Wi-Fi nélküli objektumfelismerő algoritmusa. A Yelp kibővítette az objektumfelismerési képességeket azáltal, hogy több ezer képet táplált be a rendszerbe minden élelmiszerkategóriához. Ezekkel az adatokkal a számítógép képes volt megtanulni, miben különbözik a hot dog a szendvicstől.
Az ételkategóriákkal együtt a képek automatikusan sorba rendeződnek a belső és külső felvételek szerint, valamint fényképek az étlapról.
A Yelp a felhasználói reakciókat és a mesterséges intelligenciát is felhasználja annak meghatározására, hogy melyik fényképeket jelenítse meg először. Miközben a cég folytatja a fotók megrendeléséhez szükséges szoftverek fejlesztését, a szoftver keveri a felhasználói visszajelzéseket – beleértve a „hasznos” és a „tetszik” kattintásokat is. ezt keveri egy mesterséges intelligencia programmal, amely az elmosódott, sötét fényképeket a lista végére, a szép mélységélességű és kontrasztosabb képeket pedig a lista tetejére helyezi. lista. A program azt is igyekszik megakadályozni, hogy hasonló fotók közvetlenül egymás mellett jelenjenek meg, mint három hamburger egymás után, és meghatározza, hogy milyen képet használjon fő fotóként.
Nyüszít
A Yelp szoftvermérnökei azon is dolgoznak, hogy megtanítsák a számítógépet felismerni, mi a legfontosabb objektum a programban fényképet, így amikor a képeket levágják, hogy elférjenek a weboldal különböző részein, a téma mozdulatlan marad beleértve.
A szoftver segít a felhasználóknak átvizsgálni az értékelési fényképeket, amelyek a legnépszerűbb éttermekben több mint 1000-et is elérhetnek. A felhasználók nem látják majd univerzálisan ezt a funkciót, mivel a csak néhány fényképet tartalmazó helyek nem integrálják a kategóriaszervezést.
A Yelp azt tervezi, hogy több területen is bevezeti a képbesorolási rendszert, és jelenleg azt kutatja, hogy egy hasonló funkció hogyan segíthetné az otthoni szolgáltatásokat és az autókat kereső felhasználókat.
Szerkesztői ajánlások
- Csak húzd és vidd: Az A.I. segítségével a Skylum AirMagic szerkeszti helyetted a drónfotókat
Frissítse életmódjátA Digital Trends segítségével az olvasók nyomon követhetik a technológia rohanó világát a legfrissebb hírekkel, szórakoztató termékismertetőkkel, éleslátó szerkesztőségekkel és egyedülálló betekintésekkel.
