За год число активных пользователей фотохостинга Pinterest выросло на 50% и достигло 150 миллионов в месяц – и все это благодаря искусственному интеллекту, быстрой системе ранжирования и локализации контента.
В прошлом году месячная аудитория сервиса насчитывала 100 млн. человек. Столь значительному росту способствовали элименты ИИ, внедренные в систему. Машинное обучение задействовано во всех четырех главных частях Pinterest: поиске по тексту и по изображению, подборе похожих материалов и ленте новостей. Системе визуального поиска исполнился недавно один год. В ее основе лежит механизм глубокого обучения нейронных сетей на основе большого количества данных. Подобные системы используют также Apple, Facebook, Google, Microsoft и другие компании.
Визуальный поиск в Pinterest работает так: если нажать на лупу в углу картинки, появляется прямоугольник, который можно навести на часть изображения, и программа найдет нечто похожее.
Другое применение глубокого обучения — определение похожих картинок. Когда пользователь «прикалывает» на свою виртуальную доску фотографию, Pinterest зачастую уже собрал о ней информацию на основании выбора других пользователей. Но иногда, обычно в стране, где говорят на мало распространенном языке, кто-то выбирает совершенно новую фотографию, о которой ничего пока не известно. И здесь помогает глубокое обучение: схожие элементы подсказывают системе, что это может быть.
6 футуристичных проектов, которые изменят общественный транспорт
Идеи
В мае прошлого года компания ввела новую систему ранжирования, которая привела к увеличению сохранения картинок других пользователей на 30%, говорит Стефани Роджерс, инженер Pinterest. А в январе этого года Pinterest пошла еще дальше — прекратила использовать систему машинного обучения для перерасчета действий пользователей за прошедшие сутки, и ввела ранжирование в реальном времени. За несколько секунд система перераспределяет порядок показа похожих «пинов», пока пользователь рассматривает выбранное им изображение.
Кроме того, теперь Pinterest принимает в расчет недавнюю активность пользователя, например, запросы и последние сохраненные картинки. Только эта мера увеличила число «пинов» на 4%.
Последние годы Pinterest внимательно изучает региональные отличия в поведении пользователей. Например, выяснилось, что свадебная тематика из США обычно плохо идет в других странах, пишет VentureBeat.
Канадские ученые испытают Waterloop
Кейсы
Глубокое обучение может стать ответом на все проблемы беспилотных автомобилей, считает стартап Drive.ai, который предлагает свои технологии производителям автономного транспорта. «Глубокое обучение — это наиболее эффективная в практическом применении система, поскольку может воспринимать больше нюансов и различий, чем другие алгоритмы машинного обучения», — говорит директор компании.