Глубокое обучение является частью процесса машинного обучения для понимания данных, используемых для обучения машин алгоритмам. И теперь глубокое обучение также играет большую роль в технологии визуального поиска, чтобы сделать поиск на основе изображений более персонализированным и продуктивным.
Глубокое обучение используется в визуальном поиске, чтобы сделать результаты поиска более релевантными. Большой объем данных используется в сочетании с алгоритмами глубокого обучения для идеальной разработки работы визуального поиска и получения наиболее подходящих или релевантных результатов.
На самом деле визуальный поиск использует глубокое обучение для поиска и отображения изображений, которые показываются пользователям в поисковых системах. Программы Глубокое обучение визуального поиска могут распознавать искомые предметы, например, если кто-то носил предмет одежды, и вы можете щелкнуть и открыть изображения соответствующей одежды с помощью технологии визуального поиска. Он также может делать такие вещи, как распознавание места отдыха, а затем, после этого, отображать изображения того же места отдыха.
Основной мотив глубокого обучения — заставить поисковую систему понять, что находится на изображении, чтобы дать людям именно то, что они хотят. Большинство компаний электронной коммерции в настоящее время предлагают результаты визуального поиска, чтобы сделать онлайн-покупки более персонализированными в соответствии с предпочтениями пользователя. Кроме того, компании электронной коммерции, ведущие технологические гиганты, такие как Google, Facebook, Microsoft и Apple, также вкладывают значительные средства в технологию визуального поиска, чтобы исследовать новые возможности и улучшать результаты.
Если вы ищете кого-то, кто удовлетворит ваши потребности в визуальном поиске, вы можете нанять Cogito, который предлагает комплексное решение для визуального поиска для электронной коммерции и других отраслей. Cogito помогает интегрировать глубокое обучение с правильным сочетанием алгоритмов, а онлайн-поисковики или клиенты повышают уровень вовлеченности и коэффициент конверсии, улучшая механизм рекомендаций с помощью визуального сигнала, чтобы выдавать более релевантные результаты и делать онлайн-поиск более персонализированным.
