Kako je Njuškalo uz pomoć foto-prepoznavanja za 70% ubrzao predaju oglasa u mobilnoj aplikaciji

Kako je Njuškalo uz pomoć foto-prepoznavanja za 70% ubrzao predaju oglasa u mobilnoj aplikaciji

Foto-prepoznavanje predmeta u samom je vrhu svjetskih trendova i primjene umjetne inteligencije, a mi smo odlučili upravo tu tehnologiju uvrstiti u Njuškalovu aplikaciju prilikom predavanja oglasa. Kako je proces izgledao u praksi, na koje smo izazove naišli i što su planovi za budućnost, otkrivamo.

Foto-prepoznavanje dio je Njuškalove aplikacije za predaju oglasa na mobilnim uređajima. Funkcionira na način da, kada se predmet, poput majice ili automobila, fotografira kroz aplikaciju, ona će prepoznati o kojem se predmetu radi, odnosno prepoznat će njegovu kategoriju unutar oglasnika. Time se korisniku koji želi oglasiti taj predmet štede klikovi i vrijeme, što je i postalo glavna metrika ove opcije.

Za razvoj i implementaciju foto-prepoznavanja zaslužni su Njuškalov interni tim iz odjela Product developmenta, članovi Styria Data Science tima te tvrtke Trikoder i UndabotMoram istaknuti da je ovo prvi takav svjetski proizvod za oglasnike utemeljen na tehnologiji dubokih neuronskih mreža i izašao je u produkciju prije takvih inačica glavnih svjetskih igrača kao što su eBay, Alibaba i slični.

Glavna svrha nastanka foto-prepoznavanja

Nit vodilja u projektu i njegova sama svrha je olakšanje predaje oglasa na način da se ubrza cijeli proces, tako da korisnik preda jednu sliku ili više njih i da mu je automatski odabrana dobra kategorija. Ne gubi vrijeme klikajući, odnosno pretraživajući strukturu oglasnika, kako bi sam stavio predmet u odgovarajuću kategoriju.

Nekada je vrijedno predvidjeti, odnosno smjestiti sliku u kategoriju višeg ranga, posebice kada autor nije siguran u konkretan proizvod koji fotografira, primjerice mobitel, automobil i slično. Tada je bolje da se proizvod smjesti u kategoriju iznad, nego da pogađa neku od užih kategorija i možebitno pogriješi. U svakom slučaju, točnost pogađanja algoritma nije glavna metrika, nego upravo taj broj klikova koje smo mi uštedjeli korisniku koje bi on morao obaviti da nema te kategorizacije.

Naravno, nije sve teklo glatko

Jedan od prvih izazova bila je količina podataka koje smo morali, u suradnji s Trikoderom i Njuškalovim timom, ispravno organizirati. Prvenstveno da smanjimo slike oglasa na adekvatnu veličinu i da ih stavimo u bazu gdje ih možemo čitati dovoljnom brzinom.

Treniranje tih modela traje i do tjedan dana, a potrebno je provesti mnogo eksperimenata. Izazov je bio i izabrati kakve varijante, odnosno kakve eksperimente ćemo raditi, jer smo imali ograničeni broj računalnih resursa u računalnom centru.

Uz to, izazovi su također bili i kako stvoriti zajedničko shvaćanje svih uključenih u projekt, što je performansa tog modela i kako će se točno evaluirati. Na kraju se sve spojilo u broj klikova koje smo uštedjeli, odnosno u metriku koja na mobilnim uređajima govori koliko se u prosjeku smanjilo vrijeme predaje oglasa.

Točnost prepoznavanja predmeta je 86,5%

Korisnici koji koriste ovu opciju predaju oglas 70 posto brže, bez obzira na to je li riječ o Android ili iOS platformi. Za takav su rezultat zaslužne neuronske mreže Njuškala koje u pedesetak milisekundi pronalaze ispravnu oglasnu kategoriju na osnovu prepoznavanja fotografije. Točnost prepoznavanja predmeta je 86,5 posto, a aplikacija više od 70 posto oglasa automatski smješta u ispravnu krajnju kategoriju.

Korisnici imaju prosječno 2,7 manje klikova pri predaji oglasa, što donosi značajnu uštedu vremena i olakšava njihovu predaju.

Indirektan i direktan feedback korisnika

Proveli smo kampanje direktnog istraživanja feedbacka, gdje smo korisnike pitali kako im se sviđa ovaj novi dodatak. Dobili smo suludo dobre ocjene. Blizu 97 % korisnika je na skali od 1 do 5 dalo ocjenu 5, a prema tome možemo zaključiti da su korisnici od početka bili jako zadovoljni.

Indirektan feedback, naravno, možemo pratiti u povećanom broju oglasa predanih kroz taj sustav. Sve to je doprinijelo i prepoznatljivosti samog Njuškala kao vodećeg oglasnika, ali i svih uključenih u projekt, kako na nacionalnoj, tako i na svjetskoj razini.

A što nas čeka?

Mjesta za napredak uvijek ima dovoljno i time se bavimo kao dio Trikodera. Unaprjeđenje modela uključuje kontinuirani rad. Tehnologija koja je buknula 2012. godine, a tiče se duboke neuronske mreže, nije stala s razvojem, modeli su napredniji i kompleksniji i algoritamski i znanstveno.

Ima prostora za “čišćenje” podatkovnog skupa više milijuna slika koje imamo na Njuškalu. Imamo slika koje su neupotrebljive i onih gdje je iz same slike nemoguće predvidjeti kategoriju, npr., ako netko slika etiketu majice ili papire. Dakle, fotografija kao takva ne služi kao primjer za tu kategoriju proizvoda.

Naravno, postoji smjer istraživanja kako automatski izabrati slike koje su više informativne od onih koje su manje informativne, a model zatim rekreiramo samo na čistim, kvalitetnim slikama kako bismo dobili veću točnost.

Još jedan od noviteta na kojem radimo je nešto što slijedi u bližoj budućnosti. To je sustav gdje će se uživo odvijati kategorizacija, a ne na način da čovjek fotografira pa se onda ta slika učitava. Ovo će funkcionirati tako da, kada se uperi kamera u neki proizvod, na ekranu mu se ispisuje što je taj proizvod, koliko bi možda mogao koštati, za koliko bi se mogao prodati i slično. Sve je to dio kvalitetne nadogradnje koja će iskustvo korisnika Njuškala još više poboljšati štedjeći im klikove i vrijeme.

Komentari

    • ludi panj

      ludi panj

      31. 12. 2019. u 12:05 pm Odgovori

      da i mene to bode u oči,
      Visual Studio ML.NET (machine learning) kit,
      podatke za učenje imaju kategorizirane, istreniraju model,
      brat bratu 1 developer to riješi u jedno prijepodne
      sa dvadesetak linija koda,
      naravno treniranje AI-a i obrada slika traje, ali to je automatika,
      pustiš i vrtiš palčeve, za to vrijeme rješavaš
      prilagodbu front/back enda da se to koristi.

      točnost 86% je očekivana i podnošljiva

      4 firme za to, majko mila 🙁

Odgovori

Tvoja e-mail adresa neće biti objavljena.

Popularno

Društvene mreže

I porečki restoran i TikTok influencerica su u krivu

Iako je javnost brzo osudila influencericu Doris Stanković, s obje strane se pokazalo nepoznavanje profesionalne komunikacije, a i influencer marketinga.

Tehnologija

“Tata, jesi li baš morao kupiti električni auto?”

Napravio sam grešku: kupio sam električni automobil. Svi članci o električnim vozilima (EV) koje sam čitao na Hacker Newsu i Redditu nisu me pripremili za desetak EV infrastrukturnih problema u Hrvatskoj i okolici. Anegdote u nastavku objašnjavaju lekcije koje sam naučio na teži način.

Izrada web stranica

Da HTZ zna promovirati slavonski turizam u doba krize, ne bi pokrenuo Slavonia.travel

Slavonija je zanemarena već dugo, ali imamo što za ponuditi. Zašto onda reklamiramo samo kulen, rakiju i fiš?!

Što ste propustili

Tehnologija

Hrvatska kripto poštanska marka rasprodana je u nekoliko sati, ali što je to uopće

Uz pomoć Belme Gutlić iz tvrtke NodeFactory i Tina Galetovića iz tvrtke BitX te filatelista Emila Drkušića otkrivamo u čemu je stvar kod blockchain marke Hrvatske Pošte.

Startupi i poslovanje

Kakav dan: Nanobit se prodaje švedskom Stillfrontu za 148 milijuna dolara; spekulira se da Rimac Automobili preuzimaju Bugatti

Kad pratite tehnološki sektor, rijetko se kad dogodi da se dvije izvanredne vijesti dogode u istom danu. Danas je ipak takav dan.

Tehnologija

Facebook želi da gledate svijet kroz njegove uređaje, no želite li zbilja pametne – Ray Banke?

U pomalo iznenađujućem predstavljanju jučer, Facebookov Mark Zuckerberg najavio je dva nova proizvoda: Oculus Quest 2 i pametne naočale, a za Netokraciju ih komentira Darian Škarica, osnivač tvrtke Delta Reality.

Sponzorirano

5 najzanimljivih komentara hrvatskih stručnjaka o stanju Europske Unije!

Hrvatski stručnjaci na panel raspravi Digital Brunch jučer su komentirali stanje Europske unije: kako EU može dodatno pomoći poduzetnicima i demokratskim procesima te što može učiniti da ojača protok ljudi, dobara i kapitala, samo su neke od stavki kojih su se dotakli.

Tehnologija

Apple jučer nije najavio novi mobitel, ali njegovi proizvodi barem više nisu skupi kao prije

Novi rujan, novi Apple događaj. Ovoga puta, možda bez mobitela, ali i dalje zanimljiv.

Novost

Employer branding i marketing kroz esport: Naučite kako doći do novih talenata i kupaca uz drugi Good Game ebook!

Kao što smo prošlog tjedna najavili, Good Game ebook dolazi u dva dijela - danas je dostupan i drugi! Tvrtka ste koja brine kako pristupiti novim generacijama? Ovo je verzija za vas.