{"id":39465,"date":"2017-12-07T12:40:29","date_gmt":"2017-12-07T11:40:29","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.buzzoole.com\/?p=39465"},"modified":"2017-12-11T11:30:35","modified_gmt":"2017-12-11T10:30:35","slug":"il-primo-sistema-di-image-recognition-per-linfluencer-marketing","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.buzzoole.com\/it\/tecnologia\/il-primo-sistema-di-image-recognition-per-linfluencer-marketing\/","title":{"rendered":"Il primo sistema di image recognition per l\u2019Influencer Marketing"},"content":{"rendered":"

Per la nostra mente <\/span>la vista <\/b>\u00e8 qualcosa di apparentemente semplice. Non facciamo alcuno sforzo per capire se l\u2019immagine che stiamo guardando rappresenti un animale, una persona o un paesaggio al tramonto.<\/span><\/p>\n

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Quello che per noi \u00e8 qualcosa di naturale, per le macchine rappresenta un processo estremamente complesso, ma che negli ultimi anni ha visto uno sviluppo senza precedenti grazie ai progressi in materia di <\/span>machine learning<\/b> e in particolare per quanto riguarda le <\/span>reti convoluzionali profonde<\/b> o <\/span>deep convolutional networks<\/i><\/b>,<\/span><\/i> ormai in grado di eguagliare e – in alcuni casi – superare le performance umane. \u00a0<\/span><\/p>\n

Alcuni studi hanno mostrato progressi notevoli nel riconoscimento visivo delle macchine attraverso la validazione dei loro lavori su <\/span>ImageNet<\/span><\/a>. Ricerca dopo ricerca e modello dopo modello, si \u00e8 arrivati ad elaborare architetture sempre pi\u00f9 evolute, capaci di ottenere un livello di riconoscimento delle immagini estremamente accurato. <\/span><\/p>\n

Gli occhi di GAIIA <\/b><\/p>\n

Avendo a disposizione una rete convoluzionale gi\u00e0 ben strutturata, il nostro compito \u00e8 quello di addestrarla ulteriormente focalizzandoci sull\u2019aspetto che ci interessa maggiormente, ovvero l\u2019industria dell\u2019Influencer Marketing. Cosa vuol dire questo? Un sistema di riconoscimento delle immagini \u201cgenerico\u201d ha potenzialmente un rischio di errore pi\u00f9 alto rispetto ad uno altamente specializzato.<\/span>Quello che cerchiamo di fare in Buzzoole \u00e8 di lavorare per avere modelli verticali per determinati settori come ad esempio food, fashion, travel, ecc. In questo modo saremo in grado di rispondere sempre meglio alle esigenze dei Brand che sceglieranno di collaborare con noi e di individuare i profili con la maggiore affinit\u00e0.<\/span><\/p>\n

Siamo in grado di fare questo perch\u00e9 disponiamo di un grandissimo database di Influencer e di una ancora maggiore quantit\u00e0 di immagini che abbiamo elaborato in maniera anonima al fine di perfezionare il nostro sistema di categorizzazione delle immagini. Un altro aspetto molto importante della nostra tecnologia \u00e8 che oltre alle immagini disponiamo del <\/span>contesto<\/b> in cui queste sono inserite. Questo enorme bagaglio di informazioni incrociato su diversi canali social e unito alle categorizzazioni realizzate attraverso il <\/span>NLP<\/b> (Natural Language Processing), ci consente di avere una comprensione pi\u00f9 approfondita dei nostri utenti. <\/span><\/p>\n