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Utilisation de la perte de triplets et de réseaux neuronaux siamois pour former des enregistrements d'articles de catalogue

Comprendre le contenu d'un grand catalogue numérique est un défi important pour les entreprises en ligne, mais ce défi peut être relevé à l'aide de modèles de réseaux neuronaux auto-supervisés.

L'utilisation d'un humain dans la boucle pour surmonter le problème du démarrage à froid dans l'étiquetage des éléments de menu

Les entreprises qui disposent de catalogues numériques volumineux ont souvent beaucoup de données en texte libre sur leurs articles, mais très peu d'étiquettes réelles, ce qui rend difficile l'analyse des données et le développement de nouvelles fonctionnalités. 

Il est difficile de construire un système capable de prendre en charge des fonctions de recherche et de découverte basées sur l'apprentissage machine (ML) tout en étant suffisamment interprétable pour que les utilisateurs professionnels puissent développer des expériences personnalisées.