Google представляет Shopping Graph — инструмент машинного обучения, упрощающий искусственный интеллект

“Ключевым преимуществом Shopping Graph является то, что технология работает в режиме реального времени, поэтому люди могут находить и покупать товары, которые доступны прямо сейчас. Эта возможность была недоступна всего пару лет назад”, — пояснил WWD Билл Реди, президент Google по коммерции, платежам и NBU, или группы “следующий миллиард пользователей”. “Например, если вы ищете кроссовки определенной марки, определенного размера и расцветки, которые можно приобрести рядом с вами, и вы добавляете эти параметры в свой поиск, график соединит эти атрибуты и выдаст наиболее релевантные результаты”, — продолжил он. “Розничные продавцы обновляют свои запасы, график покупок в режиме реального времени отображает купленную вами пару, так что следующий человек, который будет их искать, будет иметь обновленное представление об ассортименте. На графике также можно распознавать товары, упоминаемые в видеороликах на YouTube, поэтому мы также можем публиковать полезные обзоры влиятельных людей или модный контент об этой паре кроссовок”.

Одновременно с объявлением Google также сообщила, что упростила интеграцию с Shopify, чтобы продавцам было проще загружать товары и инвентарь в несколько кликов.

Ранее это могло занимать часы или даже дни, в зависимости от сложности каталога. Естественно, этот шаг также выгоден графику покупок — в Интернете появляется больше обновленной информации о товарах, а значит, графику есть с чем работать. Искусственный интеллект часто используется в косметической дополненной реальности, чтобы цифровые накладки — будь то для выбора разных цветов волос или оттенков губной помады — выглядели и реагировали более реалистично. Он также может проводить более глубокий анализ на основе того, что видит компьютерное зрение, прежде чем давать рекомендации по продукту.

В одном из способов используется так называемая генеративная состязательная сеть. “По сути, вы учите ИИ генерировать изображение для вас, показывая ему набор примеров изображений. И мы пытаемся создать новый образ, соответствующий этим примерам”, — сказал Хоутон. “Два года назад эту область никто не исследовал.

И теперь, если вы пробуете какой-либо из этих более сложных фильтров в Интернете, это на самом деле то, что происходит за кулисами”.