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不知道化什么妆AI美妆助手上线为你提供最合适的建议

放大字体  缩小字体 2019-10-23 00:30:23  阅读:5273+ 来源:网易智能 作者:责任编辑NO。石雅莉0321

【网易智能讯10月22日音讯】在人工智能(AI)技能的支撑下,Mira期望发明更丰厚的购买体会,将数以百万计的顾客产品谈论、并排比较以及点击式购买结合到一致的界面中。现在,Mira首要事务是协助用户购买美容产品,为用户供给向与其具有相似皮肤类型、肤色和审美偏好的其他顾客寻求主张的途径。

但美容职业仅仅是个开端,更有目共睹的是整个进程和背面的技能,一切这些技能将来都能更广泛的被使用于其他商场和笔直商场。Mira首席执行官兼联合开创人杰伊·哈克(Jay Hack)在承受采访时表明:“虽然咱们今日专心于为美容界服务,但咱们的技能明显远远不止于此。咱们可认为顾客做跑腿作业,为他们的发现和研讨供给最新、最强壮的AI技能支撑,这确实适用于任何购买之旅,特别是比单击购买按钮更杂乱的状况。”

哈克将美容商场描绘为Mira的“滩头阵地”,称它是个“高度涣散、服务缺乏、产品杂乱,个人身份和特性在寻觅喜爱的产品方面起着巨大作用的职业。”

Mira的技能作业原理

这个进程的第一步是创立信息知识库,并能以一种简略的办法运用它。Mira团队运用其大数据和AI技能从网上的各个旮旯获取谈论,从大型出版物到小型网站精选的揭露可用文章、博客和视频等。它乃至可以获取许多要害信息,比方配料清单。然后,该公司运用自然语言处理(NLP)来创立摘要,它将一切数据聚集到可消化的、抱负状况下流线型方位上:这是一个具有简略用户界面的查找引擎,看起来就像谷歌的查找页面。

Mira还有自己的社区功用;有了满足的用户,在抱负状况下,渠道上的人们正在寻觅的东西会有很大的堆叠。这包含审美偏好,但也包含其他要素,比方企图为某种肤色或对灵敏皮肤友爱的产品找到适宜的粉底。Mira想象让用户相互问询主张,并进行产品引荐。

在手头有满足数量的重要信息和可用的用户社区后,买方将自己刺进到流程中。运用Mira网站或使用程序,你可以查找产品和谈论,但也有个所谓的“入职流程”,在这个进程中,Mira会要求你自拍。它的功用相当于帐户的个人资料相片,但更重要的是,Mira运用该图画作为基础,运用计算机视觉为你构建内容引荐,并间接地将你与或许正在寻觅相似产品的其他人联系起来。

Mira美容查找引擎谈论

Mira不是从头开端构建的完好模型,而是运用所谓的“搬运学习”办法,来微调已经在揭露可用的数据集上构建和练习的模型。哈克说:“咱们运用开源东西来进行一切的内部开发作业,并从咱们现有的用户和内部数据搜集东西中取得了各种专有数据集。”Mira搜集的用户上传图画也是微调进程的一部分。

NLP和计算机视觉相结合的奇特之处在于,这可以发生丰厚的购物体会,以最大极限地削减整个进程中的不和谐要素。哈克表明:“虽然咱们运用自然语言处理来构建强壮的文本谈论摘要,但计算机视觉答应咱们自动检测在线视频中的产品,供给依据皮肤的过滤机制,即便外表高质量的图画显现产品适用于皮肤。”

处理人脸和计算机视觉问题

将人脸和计算机视觉相结合时,自身就存在许多问题。当涉及到比方肤色和皮肤类型之类的更细微差别时,就会遇到进一步的风险,或许会遇到更多公认的问题,比方许多面部辨认技能在深色皮肤的人身上体现欠安。在某种程度上,Mira的办法还涉及到存储人脸图画,这相同引起了隐私问题。不过,哈克好像很清楚以上一切这些问题。

哈克辩称:“Mira只需在用户赞同的基础上才会搜集他们的数据,并依据顾客数据维护职业的最佳做法,将一切个人的辨认信息视为隐私维护起来。你有必要手动拍照并上传自己的自拍照。从法律上讲,你具有自己一切的信息,并为咱们供给了在咱们的社区中运用这些内容的授权。”

他进一步解说说,Mira保证用户可以恳求删去他们自己的数据,而且个人身份信息“永久不会与外部实体同享,除非取得用户的清晰赞同。”哈克还供认,计算机视觉在某些人群中确实存在令人不安的体现。他称:“这一点很重要,有必要正面予以供认和处理,特别是关于咱们这样的渠道来说。”

虽然哈克没有泄漏细节,但他指出,Mira正在运用越来越多的研讨成果,这些研讨“展现了怎么辨认和减轻”导致“异类影响”的算法。“异类影响”是个描绘无意轻视的术语,其词源可以追溯到1971年美国最高法院的一个判例。哈克说:“这包含采纳办法保证算法底层数据集的恰当表达,对其功能进行压力测验,终究乃至与用户直接对话,以自动处理他们或许对其使用内体会所发生的任何忧虑。一切这些都是Mira工程文明的中心信条。”

Mira可以将其技能使用到的商场和笔直商场并没有真实的约束,只需它涉及到那些企图购买东西的顾客,可以从与他们共享特定需求的其他顾客那里获益,并在NLP支撑的谈论和产品信息中发现价值百科。

(选自:VentureBeat 作者:Seth Colaner 编译:网易智能 参加:小小)

本文来历:网易智能 责任编辑:顾雨芯_NBJS8596

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