Познакомьтесь с технологиями искусственного интеллекта, лежащими в основе наших приложений, предназначенных для раскрытия информации о потребителях.
В сегодняшней быстро меняющейся цифровой среде понимание и опережение новых тенденций и поведения потребителей имеет решающее значение для бизнеса. В Quilt.AI мы используем возможности искусственного интеллекта именно для этого.
Благодаря почти десяти миллионам тщательно отобранных потребительских впечатлений, Culture Lens классифицирует эти бесценные идеи по контексту, субкультуре и эмоциям. Это больше, чем текстовая поисковая система — это интеллектуальный инструмент, который позволяет вам изучать опыт потребителей и проводить быструю проверку гипотез с помощью всего лишь запроса.
В этой серии «Под капотом» мы продемонстрируем первую из трех краеугольных технологий, лежащих в основе «Культурной линзы»: встраивания.
Представьте себе задачу анализа бесчисленного количества потребительского опыта в поисках актуальной информации. Слишком часто понимание выходит за рамки простых атрибутов, таких как объекты, цвета или хэштеги. Вместо этого оно обнаруживается в значении и сложных социальных нормах, которые фотографии имеют тенденцию инкапсулировать.
С помощью мультимодальных моделей изображений с нулевым кадром мы встраиваем почти десять миллионов тщательно отобранных потребительских фотографий в векторы, которые воплощают их смысловую сущность в процессе хранения. Эти модели были обучены на обширном наборе данных, превышающем полмиллиарда пар изображений и текстов. Они отражают суть изображений: от простых характеристик, таких как цвета, формы, текстуры и узоры, до более сложных аспектов, таких как фотографические композиции, ракурсы и эстетические концепции. Это позволяет нам уловить смысл потребительских образов.
Когда пользователь ищет определенный опыт, мы берем текстовый запрос и векторизуем его, используя ту же модель. Затем мы можем сравнить это с 10 миллионами потребительских изображений. Поскольку каждый вектор представляет собой уникальную комбинацию признаков, векторы, расположенные близко друг к другу, более похожи, чем те, которые расположены дальше друг от друга.
Используя запатентованную методологию уменьшения размеров и расчета семантического сходства, мы можем определить 100 наиболее релевантных изображений, отражающих данный опыт. Это позволяет пользователям создавать мудборд потребительского пространства за считанные секунды.
Во второй части мы поговорим подробнее о проясняющей аналитике, которую мы используем для анализа и обнаружения значимых идей в каждом опыте.
Культурная линза Сферы — это визуальная база данных, содержащая более 10 миллионов потребительских изображений, организованная поисковой системой с искусственным интеллектом. Он идентифицирует изображения по объекту и контексту, что дает вам представление о мышлении потребителя по любой интересующей теме.
