В прошлых статьях я рассказывал, как мы научились сопоставлять товары из разных источников и заполнять карточку товара — характеристики, изображения, описание. А когда цены поставщиков, цены конкурентов и характеристики товара известны, логичным продолжением стал поиск информации об аналогах или просто похожих по своим свойствам товарах.

Использовать это можно разными способами, например, показать покупателю несколько похожих позиций на карточке товара, возможно, какая-то ему приглянется больше. Если чего-то нет в наличии, список похожих товаров в наличии тоже будет не лишним. Второй вариант — дать эту информацию сотрудникам колл-центра, чтобы они могли быстрее (или в принципе могли) предлагать аналоги, если запрашиваемого товара нет в наличии, или аналог лучше подходит под пожелания клиента.

Как определить, что товары похожи? Можно сравнить характеристики, чем больше совпало, тем более похожи товары. Но это не работает так просто, к сожалению. На практике оказывается, что, как правило, почти не бывает товаров, где заполнены все характеристики. 80% — хороший результат. Во-вторых, какие-то характеристики важнее, чем другие. Например, телевизор с диагональю в 65 дюймов совершенно не похож на телевизор с диагональю 22 дюйма, хотя у обоих по 2 USB-порта. Или, другой пример, металлический корпус и алюминиевый корпус гораздо ближе друг к другу, чем к пластику, хотя это три разных значения.

Disclaimer: Я высказываю свое субъективное мнение на базе доступных данных. Мнение профессиональных вирусологов и эпидемиологов может отличаться от моего. В любой непонятной ситуации обращайтесь к материалам ВОЗ.

Привет, коллеги. Чем больше роюсь в данных по вспышке коронавируса 2019-nCoV, тем меньше мне нравится происходящее, с учетом предыдущих вспышек аналогичных вирусов. Предлагаю пробежаться по истории прошлых эпидемий и попробовать спрогнозировать дальнейшее течение.

Для получения достаточного количества обучающих данных для робомобилей не требуется задействовать толпы людей, размечающих видео вручную

Прочитав книгу по какой-то определённой теме, вы не станете в ней экспертом. Как не станете вы им, прочитав множество примерно одинаковых книг. Для того, чтобы стать настоящим профессионалом в какой-либо области знаний, требуется собрать большой объём информации из разных источников.

То же будет верным для робомобилей и других технологий, в основе которых лежит ИИ.

Глубокие нейросети, отвечающие за работу робомобиля, требуют всестороннего обучения. Им нужно изучить как ситуации, с которыми они могут столкнуться в повседневных условиях, так и те необычные случаи, с которыми им никогда не придётся встретиться, если повезёт. Ключ к успеху – убедиться, что они обучаются на подходящих данных.

Но что такое подходящие данные? Это новые или неопределённые ситуации, а не постоянное повторение одного и того же.

Мы, инженерная команда Okko, полностью поддерживаем открытое ПО и в сегодняшней ситуации с Игорем Сысоевым выступаем на стороне IT-сообщества.

Как вы знаете, в прошедшие два года у Окко сменились акционеры, однако, до сих пор это не влияло на нашу работу, так как акционеры предоставляли нам свободу действий. История с NGINX стала полной неожиданностью для всех нас. Порция ненависти досталась заодно и нам, как онлайн-сервису, входящему теперь в Rambler Group.

Тем не менее, увольняться и бросать наш сервис, который мы строили без малого 10 лет, мы не хотим, и собираемся продолжать развивать его дальше. Причина этого — наша ответственность перед миллионами простых пользователей сервиса, 90% которых не знает даже, что такое веб-сервис, и наше огромное желание показывать им лучший футбол и фильмы.

Как уже сообщалось в СМИ, до конца года ожидается разбор ситуации среди акционеров, а мы пока с искренним волнением и болью следим за развитием ситуации и рассчитываем на благополучный ее исход во благо всего IT-сообщества. Искренне надеемся, что вы разберетесь в ситуации и не будете вымещать на нас и нашем сервисе Okko свою злобу и раздражение.