ИИ увеличил месячную аудиторию Pinterest на 50 млн

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.

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.

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.