Пояснительная

Анализ Снимите одежду от Яндекс

Плюсами системы распознавания Яндекс является:

1. 
   Возможность выделения нужного вам товара на картинке.
   
2. 
   Наличие рекламы.
   

Минусы системы распознавания Яндекс является:

1. 
   Низкая точность.
   
2. 
   Отсутствие возможности поиска через сайт.
   
3. 
   Ограниченность одной платформой. Распознавание Яндекс изображено на рисунке 1.2.
   

Рисунок 1.2 – Поиск товара через систему Яндекс.

Директор по продуктам REG.RU Тарас Антюхов так прокомменти- ровал порталу Retail Loyalty нововведение Яндекс. Макета: "Приходя в

офлайн магазин, человек может просто изучать ассортимент, искать кон- кретную вещь по определённому артиклю или просто что-то похожее, что видел где-то ранее. Если первые два варианта онлайн-магазины покрывают уже давно, то подбор товара по фотографии теперь покроет и третий ва- риант поиска товара. В целом же технология искусственного интеллекта на базе нейросетей имеет широкое применение. Наиболее эффективно его можно использовать при работе с большими объемами данных, на которых сеть может сначала обучиться. Ближайшие сферы применения этой техно- логии для бизнеса, кроме развлекательных, это первые уровни поддержки клиентов, работа, для выполнения которой не требуется высокая квали- фикация, но при этом необходима обработка огромного числа запросов. В связке с другим IT-трендом — ботами в мессенджерах, это может привести серьезной перекройке рынка поддержки".
Приложение ищет вещи по фотографии: достаточно сделать снимок или загрузить картинку — и оно найдёт похожие варианты на Макете, покажет цены, а если что-то приглянулось — поможет это купить.
«Снимите одежду» для iPhone ищет вещи с помощью технологии компьютерного зрения, разработанной в Яндексе. Нейронную сеть в составе этой технологии обучили на выборке из более чем пяти миллионов картинок. Она умеет различать около 150 видов одежды и более 250 атрибутов: цвет, стиль, фасон и так далее. Сначала алгоритм определяет, что на фото — синий пиджак, вязаный свитер или, скажем, шорты в клеточку. Бывает, в кадр попадает сразу много вещей — тогда он выбирает для поиска одну или несколько основных.
Если на фотографии синий пиджак, то алгоритм сравнит с ней все картинки синих пиджаков на Маркете и покажет в приложении те товары, изображения которых подходят больше всего. Сравнивать помогает другая нейронная сеть, обученная искать похожие изображения.

2.