Может распознавать изображения ИИ которые можно использовать в электронной коммерции

Искусственный интеллект (ИИ) больше не фантастика, а самая настоящая реальность. ИИ теперь внедрен во многие аспекты нашей жизни, от кассовых аппаратов и систем самообслуживания супермаркетов до проверок безопасности в аэропорту.

Технические гиганты, такие как Microsoft и Google, вкладывают миллионы долларов в новые проекты ИИ. Такие проекты, как Teachable Machine, которая обучает компьютерную нейронную сеть, делают процесс машинного обучения удбным для пользователей. Такие технологии, как нейронные сети и глубокое обучение, применяются во многих секторах такими компаниями, как Facebook и IBM. Все эти последние достижения создали растущий рынок для приложений ИИ в электронной коммерции.

ИИ может помочь веб-сайтам электронной коммерции привлекать потенциальных клиентов, управлять маркетинговыми кампаниями и обеспечивать лучшее качество обслуживания клиентов. Gartner прогнозирует, что «к 2020 году 85% взаимодействия с клиентами будут осуществляться без участия человека». Продолжайте читать, чтобы узнать о технологии распознавания изображений.

Что такое распознавание изображений и как оно работает?

Технологии распознавания изображений реализуют алгоритмы глубокого обучения, которые идентифицируют объекты, места, людей, текст и действия на изображениях. Технология распознавания изображений основана на способе, которым человеческий мозг распознает изображения. Приложения для распознавания изображений распределены по ряду вариантов использования. Это включает в себя поиск изображений на основе содержимого и автоматическую маркировку изображений.

Система поиска на основе контента обрабатывает информацию об изображении и сохраняет представление контента в виде вектора. Автоматическая маркировка помечает изображение, чтобы его было легче классифицировать. Чтобы понять,как работает данная система, нам сначала нужно изучить несколько ключевых понятий: Машинное обучение (ML) - это подраздел искусственного интеллекта (AI), который обучает компьютерную программу тому, как учиться на данных без вмешательства человека. Глубокое обучение - подполе машинного обучения, которое учит компьютерные программы выполнять задачи с меньшей частотой ошибок, чем у людей.

В современном распознавании изображений применяются методы глубокого обучения в области компьютерного зрения. Самые популярные алгоритмы глубокого обучения для компьютерного зрения называются сверхточными нейронными сетями (CNN). CNN основаны на архитектуре, предназначенной для обработки и понимания данных, представленных в изображениях с высоким разрешением.

Распознавание изображений с CNN

CNN вдохновлены дизайном человеческого мозга, в котором благодаря нейронам проходят все процессы преобразования информации. И так же как и мозг, система подразделена на несколько отделений. Зрительный стимул вызывает ответ только в ограниченной рецептивной области.

Чтобы сформировать изображение в мозге, все восприимчивые поля различных областей перекрываются, пока они не покрывают все поле зрения. CNN имитирует эту характеристику. CNN состоит из трех наборов слоев - входного слоя, нескольких скрытых слоев и выходного слоя. Процесс сверточной нейронной сети может включать в себя следующие несколько этапов:

• Входное изображение - получает изображение.
• Карта объектов –применение фильтров к изображению
• Слой объединения –объединение объектов
• Длинный вектор - объединяет изображения в один вектор.
• Полностью связанный слой - вводит вектор в полностью подключенную Искусственную Нейронную Сеть (ANN), вычислительную модель, основанную на структуре мозга.
• Обработка объектов - CNN затем обрабатывает объекты
• Классификация изображений - алгоритм затем идентифицирует классы изображений.

Компьютеры, в отличие от людей, воспринимают изображение как набор векторов или растров. Растровая графика состоит из пикселей, а векторная графика состоит из контуров с началом и концом. Классификатор изображений преобразует вектор или растр в элементы, изображающие физические объекты. Алгоритм компьютерного зрения позже анализирует эти элементы, извлекая наиболее важную информацию.

Затем алгоритм классифицирует компоненты в класс, который подходит лучше всего. Алгоритм автоматически выдаетопределенные метки картинкам, например, «кошка», «таблица», «собака». Чтобы достичь этого, вам нужно тренировать нейронную сеть с тысячами изображений кошек и фонов без кошек. Таким образом, алгоритм может научиться определять, какие функции идентифицируют «кошку», и соответствующим образом классифицировать изображения.

Чем больше объектов учится распознавать CNN, тем эффективнее он становится. Некоторые нейронные сети учатся применять знания, полученные в предыдущих задачах, к аналогичным задачам. Например, CNN, который обучен распознавать объекты в обстановке ресторана, может использовать эти знания для распознавания объектов в парке или кафе.

Почему сейчас лучшее время для внедрения искусственного интеллекта

• Доступные вычислительные ресурсы. Затраты на обработку стали более доступными благодаря экономичным моделям облачных вычислений. Кроме того, последние разработки в технологиях графической обработки (GPU) увеличивает сложность получаемых запросов. Это делает более доступными для пользователей решения глубокого обучения, такие как классификаторы изображений.
• Широкое использование мобильных устройств. По данным Глобальной системы мобильной связи (GSMA), в настоящее время в мире насчитывается более 8,97 миллиардов мобильных соединений. Устройства IoT, такие как смартфоны и планшеты, генерируют огромные объемы данных. Поскольку для обучения ИИ требуется много данных, многие источники информации обеспечивают системы ИИ необходимой информацией для обучения.
• Достижения в нейронных сетях и технологиях, которые имитируют человеческий мозг. В последние годы произошел прорыв в нейронных сетях с развитием глубокого обучения. Эта область машинного обучения позволяет ИИ достигать результатов, приближенных к людям, превосходя человеческую эффективность в таких областях, как компьютерное зрение. Например, суперкомпьютер Minwa китайской компании Baidu может классифицировать миллион изображений по тысяче категорий с меньшим запасом ошибок, чем у обычного человека.

Примеры использования AI для электронной коммерции

• Создание ориентированных на клиента запросов. Потребители часто покидают сайт, потому что в результате поиска отображаются не относящиеся к делу вещи. Существуют решения, которые анализируют и улучшают результаты поиска для онлайн-покупателей. Программные решения AI автоматически помечают, упорядочивают и выполняют поиск контента, прикрепляя ярлыки к изображениям или видео. Существуют даже решения, которые позволяют пользователю создавать модели для обучения алгоритму для понимания любой концепции, включая логотипы и нефотографические изображения.Цель состоит в том, чтобы сделать поиск как можно более визуальным и ориентированным на потребителя. Компании разрабатывают приложения, которые помогают клиентам в их поиске. Например, Pinterest разработал новую функцию, которая позволяет пользователям идентифицировать элемент на любой фотографии в Интернете. Пользователь может попросить Pinterest выполнить поиск похожих предметов, ипользуя технологию распознавания изображений. Такое программное обеспечение может даже использовать “лайки” в социальных сетях и предлагать похожие товары через интернет-магазины. Вы также можете использовать технологию распознавания изображений, предоставляемую системами управления цифровыми активами на уровне предприятия. Эти платформы применяют технологию распознавания изображений для создания метки на картинке. Автоматическая маркировка изображения состоит из двух этапов: маркировка изображения и уточнение тега. Алгоритм глубокого обучения выполняет задачи, маркируя изображение логическими текстовыми концепциями. Этот метод улучшает возможности поиска изображений как внутри системы организации, так и в поисковых системах.
• Маркетинг и аналитика. Распознавание изображений используется в интерактивном маркетинге. Существуют приложения, которые идентифицируют выражения лица и эмоции пользователей по отношению к выбранному предмету. Маркетологи представляют бренд, логотип или продукт, а программное обеспечение «читает» эмоции пользователя. Это помогает маркетологам редактировать товары кампании и реагировать на реакции пользователей.
• Торговля в социальных сетях. Facebook, например, может распознавать объекты и пейзажи. Он может различать еду, предметы и выражения лица. Алгоритм выходит за рамки распознавания вашего лица на фотографиях. Алгоритм Facebook распознает изображения продуктов, которые вам нравятся, и предлагает соответствующие объявления.
• Обработка изображений для розничной торговли. Для индустрии электронной розничной торговли доступны новые решения для распознавания изображений. Например, есть приложение, которое анализирует, что клиент носит на картинке, и находит похожую одежду в Интернете. Затем программное обеспечение отправляет предложения пользователю. Другие приложения анализируют, что пользователи ищут на веб-сайте, и рекомендуют аналогичные элементы.

Чего мы достигли на данный момент

Искусственный интеллект может помочь компаниям предоставить своим клиентам лучший и более персонализированный опыт. AI может помочь интернет-магазинам воплотить в жизнь маркетинговую мечту о персонализации предложений для отдельных клиентов.

Сегодня существует множество решений, которые доступны для малого и среднего бизнеса, а также для предприятий, поэтому вы можете найти решение идеально подходящие для вашего бизнеса без дополнительных затрат.