ProductAI: Özelleştirilmiş AI uygulamaları nasıl yapılır?
Makineler modayı nasıl anlar? Bu, Malong Technology'nin bir ürününün çözmeyi umduğu sorundur.O zaman, moda kodunu kırmak için derin öğrenmeyle birlikte görüntü tanımayı kullanmayı umarak StyleAI'yi piyasaya sürdüler.
24 Ekim'de şirket bir adım daha ileri giderek ProductAI'yi başlattı ve AI teknik yeteneklerine sahip olmayan şirketlerin de bu yeni teknolojiyi kullanabileceğini umarak AI'yı bir bulut hizmeti haline getirdi. Aynı zamanda, 62 milyon A tur finansman aldığını ve şirketin şu anda 30'dan az çalışanı olduğunu açıkladı.
ProductAI: özelleştirilmiş AI bulut hizmeti
StyleAI, yapay zekanın özel bir uygulamasıdır, ancak bu sefer piyasaya sürülen ProductAI bir kurumsal taraf ürünüdür. Özellikle, bir PaaS (Hizmet olarak Platform) hizmetidir. Geliştiriciler arayüzünü Yapay zeka hizmetleri alın.
ProductAI'nin arkasındaki iki temel teknoloji "resimli resim arama" ve "resim tanıma" dır. Resimlerin anlamını anlayabilir ve ayrıca daha fazla uygulama için resimleri sınıflandırabilir, işleyebilir ve etiketleyebilir.
Basın toplantısında, Malong'un programcıları ProductAI platformunda özelleştirilmiş bir görsel arama motoru oluşturmanın 5 dakika sürdüğünü gösterdiler.
Ücretlendirme modeli de genel bulut hizmetlerininkine benzer. Ücret, aranan API'ye ve toplam kullanım miktarına bağlı olarak genellikle bin seferde yaklaşık 10 yuan olan API arayüzü çağrılarının miktarına bağlıdır. Mevcut ÜrünAI müşterileri arasında Çin Tekstil Bilgi Merkezi, Görsel Çin, Microsoft Online Baofeng Yingyin, vb. Bulunmaktadır.
ProductAI uygulama örneği
Yapay zeka tüm sorunları çözen bir teknoloji değil, çok parçalı bir alanda kendi işlevlerini yerine getirmesi için daha uygundur. Aşağıda ProductAI tarafından sağlanan temel işlevlerden bazıları verilmiştir.
1. Bir resimdeki birden fazla nesnenin tanınması ve aranması
Fotoğrafta McDonald's, otobüs, yaşlı adam, kavak, beyaz bulutlar ve mavi gökyüzü ile bir fotoğraf çektiğinizi varsayalım, bu durumda ProductAI fotoğraftaki öğeleri doğru bir şekilde tanımlayabilir. Örneğin, aşağıdaki resimde ProductAI 13 arabanın tümünü tanımlamıştır.
2. Görselle ara
ProductAI, "resimli resimleri arayabilir" ve hedef resimlerdeki benzer sahneleri tanımlayabilir. Aşağıdaki resim, kale resimlerine dayalı olarak benzer resimlerin aranmasıdır.
3. Çok sayıda fotoğrafı otomatik olarak etiketleyin
ProductAI, çok sayıda resmi otomatik olarak etiketleyebilir, anlamsal bilgileri incelemek için kapsamlı bir tanıma modeli kullanabilir ve bu bilgileri metin etiketleri biçiminde ifade edebilir. Yorumlanabilir bilgiler, resimdeki nesnel içeriği (yaşlı adam, ağaç, konser salonu vb.), Öznel duyguları (olumlu, başarılı, mutlu vb.), İçerikten türetilmiş temaları (sağlıklı yaşam tarzı, aile vb.) Ve resmin rengini (renkli, siyah beyaz vb.) İçerir. ), görüntü oluşturma yöntemleri (fotoğraf, küçük resim vb.), çekim teknikleri (siluet, boşluk, arka plan aydınlatma vb.) vb.
Özelleştirilmiş AI nasıl yapılır?
AI bir arama motoru değildir, ancak birçok yönden bir arama motoruna benzer. Malong Technology'nin kurucu ortağı Matt Scott, Leifeng.com ile önceki bir röportajında, makinelerin modayı tanımasını sağlamanın arkasındaki teknolojiyi açıkladı.
İlk olarak, İnternet'ten moda hakkında büyük miktarda veri topluyoruz ve mevcut moda etiketlerini buluyoruz (örneğin, bu resim bir moda yıldızının elbisesinin fotoğrafıdır); sonra, bu verileri analiz etmek için büyük miktarlarda bir model oluşturuyoruz. Veriler, resmin rengini, dokusunu ve stilini anlayabilmesi için onu eğitmek için kullanılır.Aynı zamanda, verileri etiketlemeye yardımcı olabilecek küçük bir grup insan vardır; genel olarak, arama motorlarına benzer veriler artı güçlü bir AI modeli kullanır. Veri toplayın ve içindeki moda görsel unsurlarını analiz edin.
Bundan sonra, modelinize ve tercihlerinize uyması için sürüm, kategori ve kıyafetler arasındaki ilişki gibi analiz sonuçlarını çıkaracağız.
Nihai ürün, kullanıcıların ne istediğini anlayabilen kişiselleştirilmiş bir moda aracıdır. Bunun AI kısmı, esas olarak derin öğrenme yoluyla oluşturulmuş bir kendi kendine öğrenme modelidir ve veriler bu modeli eğitmek için kullanılır.
ProductAI, çeşitli kullanıcılar için özelleştirilmiş bir AI hizmetidir.Farklı uygulama senaryolarında, farklı görevler için yetkin olması gerekir, bu da derin öğrenme modellerinin de farklı olduğu anlamına gelir.
Belli bir göreve uygun bir derin öğrenme modeli. Bu bir insan gibi Üniversiteye gidiyor ve Çince mi öğreniyor? Yoksa fizik mi? Hâlâ mimaridir Beynin yapısı farklıdır Bu farklılık bilgideki farklılıktır. Peki ya biz? Sanki farklı insanlar farklı ana dallara sahipmiş gibi, karşılık gelen görevlere uyum sağlamak için böyle bir yapıya sahip bir beyin inşa etmeye eşdeğerdir.
Matt açıkladı.
Matt, özel bir AI uygulaması oluştururken dört adım olduğunu söyledi:
Birincisi, problemi incelemek, neyi çözmemiz gerektiğini ve hangi cevabı almayı umduğumuzu netleştirmek;
Sonra, bu soruna uygun bir sinir ağı mimarisi kurun;
Ardından, bu mimariyi eğitmek için büyük miktarda veri kullanın;
Son olarak, sorun çözülmediyse geri dönün ve değiştirin.
Malong Technology ve China Textile Information Center arasındaki işbirliği bir örnektir.Çözülmesi gereken sorun kumaşların tanımlanmasıdır.Malong bir sinir ağı mimarisi tasarladı ve ardından bu mimariyi eğitmek için China Textile Information Center'dan çok sayıda kumaş görüntüsü kullanıyor. Giysi kumaşlarını akıllıca tanımlayabilen bir araç.
Mimarinin kalitesi ve verilerin kalitesi ve miktarı, son aracın performansını etkileyecektir. Malong Technology, ProductAI platformunun görüntü sınıflandırma ve tanıma yeteneğinin profesyonellere göre% 8 daha yüksek olduğunu belirterek, yapay zeka konusundaki teknik gücünü ortaya koydu.
Malong Technology, Temmuz 2014'te kuruldu. İki kurucu Huang Dinglong (CEO) ve Matt Scott (CTO), biri Çinli, diğeri Amerikalı ve ikisi Microsoft'ta "Bing Dictionary" ürün serisi üzerinde birlikte çalıştı. .
