Как аннотации Microwork влияют на будущее поиска
О маркируемом
Markable создает интеллектуальные инструменты на основе искусственного интеллекта для компаний и издателей, занимающихся электронной коммерцией. По их собственным словам, они сокращают разрыв между цифровым медиаконтентом и электронной коммерцией, делая визуальный поиск реальностью на каждом цифровое фото и видео на любой платформе. Примером использования может быть Netflix. Представьте, если бы приостановка экрана на Netflix открывала окно, в котором отображались бы все предметы одежды, которые сейчас отображаются на экране, со ссылками на то, где вы можете купить их в Интернете. Это был бы случай релевантной, ненавязчивой рекламы.
Проблема
В миссии Markable по созданию интеллектуальных инструментов для более персонализированного онлайн-опыта они могут похвастаться временем обнаружения 0,5 секунды и высокой точностью. Алгоритму требуется 0,5 секунды, чтобы распознать, что на изображении, найти в базе данных похожие изображения и представить эти изображения и релевантные ссылки пользователю!
Кроме того, у них есть очень специфические требования к тому, что алгоритм должен распознавать на изображении. Если визуальным поиском является красное бархатное платье, это неэффективно, если в результатах поиска появляются платья разных цветов или узоров. Так что Markable нужна качественная аннотация изображения с очень специфическими атрибутами. Войдите в микроработу…
Решение
Когда начались наши отношения с Markable, у нашего инструмента для аннотаций не было всех функций, необходимых для выполнения задачи. Мы могли аннотировать, какой предмет одежды был на изображении, но мы не смогли уточнить это. Поэтому мы разработали наш инструмент на работе, чтобы удовлетворить потребности Markable. Мы также добавили возможность аннотировать любые специфические атрибуты одежды — например, тип застежки на куртке, тип рисунка на платье или тип обуви. Эти атрибуты позволяют нам создавать данные, обладающие специфичностью, необходимой алгоритмам поиска Markable.
Работая с Markable, мы также обнаружили другие функции, которые были бы полезны для удовлетворения их требований. По запросу Markable мы адаптировали наши инструменты, чтобы обеспечить более точную фильтрацию, способную обрабатывать разнообразные и большие объемы данных. В дополнение к этому мы хотели упростить процесс обратной связи. Мы также добавили функцию обратной связи непосредственно в наше приложение, чтобы создать более быстрый и эффективный цикл обратной связи в дополнение к нашим еженедельным встречам.
С Markable мы смогли разработать наш инструмент и процесс, чтобы удовлетворить их потребности и помочь поддержать их миссию по улучшению визуального поиска. Нам не терпится увидеть успех, которого они добились в своей миссии.
