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Pinterest implementa el deep learning para ofrecer mejores Pins relacionados

pinterest-busquedas-copyPinterest ha comenzado a optimizar los resultados de sus búsquedas de manera profunda, optimizando una tecnología artificial de aprendizaje profundo - deep learning - para poder ofrecer al usuario Pins relacionados con el resultado principal de la búsqueda, que puedan resultar lo más útiles posibles.

Se ha enfocado para guardar imágenes y otros contenidos a los tableros. La mecánica que utiliza es la formación artificial de redes neuronales entre montones de datos como pueden ser imágenes y, después, lograr hacer inferencias con las nuevas que vaya sugiriendo la plataforma.

Lo más interesante es la nueva búsqueda visual, donde los usuarios seleccionan las regiones de las imágenes que desean para que Pinterest le sugiera Pins relacionados que sean visualmente parecidos a la primera.

pinterest

Pinterest ya comenzó experimentando el uso de este tipo de aprendizaje a mediados de 2015, y desde entonces ha estado trabajando en ello hasta llegar a este punto. Entre otras actualizaciones, han comenzado a usar el TensorFlow – un tipo de código abierto para el aprendizaje y comprensión de tareas relacionadas con la percepción y el lenguaje -.

Quizás sean estas actualizaciones las que han mejorado el servicio de la plataforma hasta conseguir los más de 150 millones de usuarios activos mensuales.

El objetivo del aprendizaje profundo es que los usuarios hagan el mayor número de veces click en los Pins relacionados que ofrecen y así haya más posibilidades de que los guarden en sus tablones, y así sucesivamente con los nuevos resultados que se ofrecen en cadena.

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