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Ao contrário do novo aplicativo inspirado na HBO Vale do Silício, que na verdade não tem muito uso no mundo real além de algumas risadas, o novo aplicativo de identificação de cachorro-quente do Yelp funciona para criar uma experiência melhor para os usuários do Yelp. A rede neural identifica mais de 20 tipos diferentes de comida, categorizando cada prato para que os usuários possam descobrir como é o hambúrguer daquele novo restaurante sem precisar vasculhar algumas centenas de fotos. Com fome de pizza? Toque nas fotos, na opção de comida, depois clique na aba pizza e veja se aquele restaurante que você sempre quis experimentar coloca grandes pedaços de tomate por cima ou se tem prato fundo.
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“As fotos têm aumentado em vários aplicativos de fotos e na web”, disse Goyne, “é uma nova forma favorita de consumir informações. Para algumas dessas opções de menor risco, como encontrar uma opção para o almoço onde você não precisa fazer muitas pesquisas e não gasta muito dinheiro, as fotos são uma ótima maneira de fazer essa pesquisa.”
O software, lançado no início deste ano, é resultado do feedback dos usuários. O Yelp disse que, quando se trata de avaliações de restaurantes, algumas das dúvidas mais comuns eram se eles tinham um determinado prato. Ao organizar as fotos enviadas por outros usuários, o Yelp consegue apresentar essas informações de forma mais precisa.
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O convolucional rede neural foi baseado em um modelo construído por pesquisadores do Google, disse Miller. As plataformas de inteligência artificial são frequentemente compartilhadas entre os desenvolvedores para que novos programas não precisem começar do zero – como Algoritmo de reconhecimento de objetos sem Wi-Fi do Google. O Yelp deu ao sistema recursos expandidos de reconhecimento de objetos, alimentando o sistema com milhares de imagens para cada categoria de alimento. Com esses dados, o computador conseguiu aprender o que diferencia um cachorro-quente de um sanduíche.
Junto com as categorias de alimentos, as imagens são classificadas automaticamente por fotos do interior e do exterior e fotos do cardápio.
O Yelp também usa a resposta do usuário e a inteligência artificial para determinar quais fotografias mostrar primeiro. Embora a empresa continue desenvolvendo software para solicitar as fotos, o software combina feedback do usuário – incluindo cliques em “útil” e “curtir” – e combina isso com um programa de IA que coloca fotos escuras e desfocadas no final da lista e imagens com uma boa profundidade de campo e mais contraste no topo da lista. lista. O programa também tenta evitar que fotos semelhantes apareçam uma ao lado da outra, como três hambúrgueres seguidos, e determina qual imagem usar como foto principal.
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Os engenheiros de software do Yelp também estão trabalhando para ensinar o computador a reconhecer qual é o objeto mais importante no fotografia é, de modo que quando as imagens são cortadas para caber em diferentes áreas da página da web, o assunto ainda está incluído.
O software está ajudando os usuários a analisar fotos de avaliações que, nos restaurantes mais populares, podem chegar a mais de 1.000. Os usuários não verão o recurso de forma universal, pois locais com apenas algumas fotografias não integram a organização da categoria.
O Yelp planeja levar o sistema de classificação de imagens para mais áreas e atualmente está pesquisando como um recurso semelhante poderia ajudar os usuários que procuram serviços domésticos e automotivos.
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