Така че ние трябваше ботуши клин токчета, ботуши до глезена обувки на високи токчета, ботуши по широк ток ботуши с кожа и т.н.
И за последен. Ние не знаем как да се държи с решителност neyronka материали за обувки. Това е, дали мрежата на високи кожени ботуши кожени ботуши да го търсим, или в резултатите от търсенето ще всички ботуши подобна форма, но с различни материали?
Като цяло, след като ние сме подготвили класификатор за обувки, ние започнахме да се помисли за нещо като смесица от Александър Василиев, Вячеслав Зайцев и Валентин Yudashkin.
Изтегляне на снимки за обучението е проведено в средата на пътя автоматично нашите вътрешни алгоритми, а другата половина на ръка. След поредица от снимки проверява дали няма дубликати и случайни неподходящи изображения. Освен това, всички файлове са в еднакви заглавия и един формат (разширение).
Какво тогава окръг
Невронни мрежи са вече известни далеч извън тесните професионални общности. Прилив на интерес към изкуствен интелект от масовата аудитория е записан по-рано тази пролет, когато AlphaGo. Мрежа-плеър първо от Google, спечели кръг с Lee Si Dole, световен шампион в тази игра. Peppers в историята, за да добавите потребителски стартиращи фирми Стайлинг изображения Prisma. Mlvch и по-рано Deepart.io.
По принцип трябва да се каже, че мрежата отнема много. Интернет пазар Тази акула "Yandex" (например, последните им функция за Auto.ru -recognition марка и модел на колата на снимката), Microsoft (услуга What-Dog.net определяне порода куче снимка.), Mail.ru и Facebook (Facebook AI изследвания единица), и, разбира се, Google. Но това е също един млад стартиращи фирми (само за тези, които имат достатъчно пари, за изчислителна мощност).
Мрежа усилено изучаване в техническите университети по целия свят, особено в MIPT. Между другото, в конкуренцията на научни изследвания, ние редовно отидете на финалите с разработчиците на тази институция.
Конкуренти в тази област, разбира се, много. Според нашите данни, в края на пролетта на тази година, около 23 фирми от 10 държави работят в областта на признаване мода. Големите играчи онлайн западните пазари на дребно вече са били обработени от местни компании: E-Bay, Zalando Нетната комплект, Мейси, Yoox - списъкът продължава. Но ние смятаме, че има достатъчно за всички.
Може би вече ще искат да се ангажират в мрежа. Супер!
Тогава ще звучи само на две точки, които трябва да бъдат готови.
За пореден път се изпусна, че важна част от технологията - това данни за обучение. Това е първият ", но". Това мрежата е в състояние успешно да се разграничат един вид обект, трябва да се съберат няколко хиляди примери за този обект, който ще бъде осигурен обучение. Често, броя на обектите в стотици. Окончателно база данни за обучение могат да наброяват стотици хиляди, милиони обекти.
Въпреки, че е необходимо да се посочи, че в момента има различни техники за ускорено обучение. Например, обществеността вече е обучен масив от снимки ImageNet; predobuchennye невронни мрежи, могат да разпознават модели и не изискват дълго време за подготовка на мрежата, за да работят.
И вторият - съхраняването и обработката на големи обеми от данни изисква значителна изчислителна мощ и ресурси за инфраструктура. За да учат и работят в мрежи се нуждаят от карти с най-малко 3-4 GB памет, както и някои архитектури изискват всичките 11 концерта. Картата не е евтин, защото един малък проект отнема цената на картата на около 100 000 рубли. Плюс това, тя отнема много дисково пространство за данните.
По този начин, невронна мрежа технология е широко развита, а търсенето, защото е голямо. В интернет можете да намерите много литература и изследвания по темата, дори и софтуерен код, налични мрежи. Това е, от една страна, технологията е нещо като на обществото, но, от друга страна, в момента, той остава сложна и не се разбира добре. Големите компании редовно организират различни състезания за най-добрите алгоритми, а често има една битка само десети и стотни от прецизни алгоритми.
Така че, с нашата книга за мобилен признание в областта на модата, ние сме били във финала на KDD. най-голямата конференция в света в областта на Discovery Знания и Data Mining. Текстът на доклада можете да намерите тук.
Ние продължаваме да се развие технологията да оре.