不知道化什么妆?AI美妆助手上线!为你提供最合适的建议

2019-10-22 11:01:30 来源: 网易智能 举报
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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

【网易智能讯10月22日消息】在人工智能(AI)技术的支持下,Mira希望创造更丰富的购买体验,将数以百万计的消费者产品评论、并列比较以及点击式购买结合到统一的界面中。目前,Mira主要业务是帮助用户购买美容产品,为用户提供向与其具有相似皮肤类型、肤色和审美偏好的其他消费者寻求建议的途径。

但美容行业仅仅是个开始,更引人注目的是整个过程和背后的技术,所有这些技术将来都能更广泛的被应用于其他市场和垂直市场。Mira首席执行官兼联合创始人杰伊·哈克(Jay Hack)在接受采访时表示:“虽然我们今天专注于为美容界服务,但我们的技术显然远远不止于此。我们可以为消费者做跑腿工作,为他们的发现和研究提供最新、最强大的AI技术支持,这确实适用于任何购买之旅,特别是比单击购买按钮更复杂的情况。”

哈克将美容市场描述为Mira的“滩头阵地”,称它是个“高度分散、服务不足、产品复杂,个人身份和个性在寻找喜欢的产品方面起着巨大作用的行业。”

Mira的技术工作原理

这个过程的第一步是创建信息知识库,并能以一种简单的方式使用它。Mira团队利用其大数据和AI技术从网上的各个角落获取评论,从大型出版物到小型网站精选的公开可用文章、博客和视频等。它甚至可以获取许多关键信息,比如配料清单。然后,该公司使用自然语言处理(NLP)来创建摘要,它将所有数据汇集到可消化的、理想情况下流线型位置上:这是一个具有简单用户界面的搜索引擎,看起来就像谷歌的搜索页面。

Mira还有自己的社区功能;有了足够的用户,在理想情况下,平台上的人们正在寻找的东西会有很大的重叠。这包括审美偏好,但也包括其他因素,比如试图为某种肤色或对敏感皮肤友好的产品找到合适的粉底。Mira设想让用户互相询问建议,并进行产品推荐。

在手头有足够数量的重要信息和可用的用户社区后,买方将自己插入到流程中。使用Mira网站或应用程序,你可以搜索产品和评论,但也有个所谓的“入职流程”,在这个过程中,Mira会要求你自拍。它的功能相当于帐户的个人资料照片,但更重要的是,Mira使用该图像作为基础,使用计算机视觉为你构建内容推荐,并间接地将你与可能正在寻找类似产品的其他人联系起来。

Mira美容搜索引擎评论 

Mira不是从头开始构建的完整模型,而是利用所谓的“转移学习”方式,来微调已经在公开可用的数据集上构建和训练的模型。哈克说:“我们使用开源工具来进行所有的内部开发工作,并从我们现有的用户和内部数据收集工具中获得了各种专有数据集。”Mira收集的用户上传图像也是微调过程的一部分。

NLP和计算机视觉相结合的神奇之处在于,这可以产生丰富的购物体验,以最大限度地减少整个过程中的不和谐因素。哈克表示:“虽然我们使用自然语言处理来构建强大的文本评论摘要,但计算机视觉允许我们自动检测在线视频中的产品,提供基于皮肤的过滤机制,即使表面高质量的图像显示产品适用于皮肤。”

解决人脸和计算机视觉问题 

将人脸和计算机视觉相结合时,本身就存在很多问题。当涉及到诸如肤色和皮肤类型之类的更细微差别时,就会遇到进一步的危险,可能会遇到更多公认的问题,比如很多面部识别技术在深色皮肤的人身上表现不佳。在某种程度上,Mira的方法还涉及到存储人脸图像,这同样引起了隐私问题。不过,哈克似乎很清楚以上所有这些问题。

哈克辩称:“Mira只有在用户同意的基础上才会收集他们的数据,并根据消费者数据保护行业的最佳做法,将所有个人的识别信息视为隐私保护起来。你必须手动拍摄并上传自己的自拍照。从法律上讲,你拥有自己所有的信息,并为我们提供了在我们的社区中使用这些内容的授权。”

他进一步解释说,Mira保证用户可以请求删除他们自己的数据,并且个人身份信息“永远不会与外部实体共享,除非获得用户的明确同意。”哈克还承认,计算机视觉在某些人群中的确存在令人不安的表现。他称:“这一点很重要,必须正面予以承认和解决,特别是对于我们这样的平台来说。” 

尽管哈克没有透露细节,但他指出,Mira正在利用越来越多的研究成果,这些研究“展示了如何识别和减轻”导致“异类影响”的算法。“异类影响”是个描述无意歧视的术语,其词源可以追溯到1971年美国最高法院的一个判例。哈克说:“这包括采取措施确保算法底层数据集的适当表达,对其性能进行压力测试,最终甚至与用户直接对话,以主动解决他们可能对其应用内体验所产生的任何担忧。所有这些都是Mira工程文化的核心信条。”

Mira能够将其技术应用到的市场和垂直市场并没有真正的限制,只要它涉及到那些试图购买东西的消费者,能够从与他们分享特定需求的其他消费者那里受益,并在NLP支持的评论和产品信息中发现价值。

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

顾雨芯 本文来源:网易智能 责任编辑:顾雨芯_NBJS8596
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