Deep Learning im E-Commerce: Wer nicht forscht, bleibt dumm
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Deep Learning im E-Commerce: Wer nicht forscht, bleibt dumm

14/09/2015

Picalike entwickelt visuelle Technologien für den Online-Handel. Das ist Chance und Herausforderung zugleich, da Forschungsergebnisse und Dokumentationen für die Praxis noch rar gesät sind.

Stellen Sie sich vor, Sie entwickeln hochkomplexe Technologien und haben kaum relevante Forschungsergebnisse oder Dokumentationen, auf die Sie sich in Ihrer täglichen Arbeit beziehen können. Das ist ein wenig so, als käme man in eine Bäckerei und müsste den Teig für den Apfelkuchen auf den man Appetit hat vorher noch selbst backen. Willkommen im Arbeitsalltag von Picalike.

Sebastian KielmannEin paar Worte zu unserem Geschäftsmodell: Picalike entwickelt visuelle Technologien für den E-Commerce. Unser Ziel ist es, inspirative Services zu schaffen, bei denen vor allem Bildinformationen verarbeitet werden. Beispiel: Eine Kundin schaut sich in einem Online-Shop ein rotes Kleid an. In einem extra Feld listet der Shop nun eine Reihe an Alternativen auf. Dabei achtet der dahinterliegende Algorithmus auf alle relevanten Merkmale, die das Kleid ausmachen: Farbe, Schnitt, Material, Applikationen usw. Somit bekommt die Kundin echte Alternativen aufgezeigt. Im Hintergrund verarbeitet eine so genannte Recommendation Engine sämtliche Informationen, indem sie den Geschmack der Nutzerin erkennt und sich in Echtzeit diesem anpasst. Hierfür setzen wir auf Deep Learning.

Deep Learning, auch Machine Learning genannt, hat seinen Ursprung in der künstlichen Intelligenz und bedient sich daher stark den Grundtheorien der Neurobiologie. Beim Betrachten von Bildern analysiert das Gehirn sämtliche Informationen, ordnet sie Stück für Stück und begreift sie. Kernfrage ist: Können Computer diese Informationen wie Menschen verarbeiten? Und wenn ja: Wie kann man die Prozesse dahinter gestalten bzw. weiter verbessern?  

Forschung „mit Zug zum Tor“

Schon früh mussten wir erkennen, dass nur einer Antworten auf diese Fragen liefern kann: wir selbst. Visuelle Technologie ist ein bislang wenig erforschtes Teilgebiet der künstlichen Intelligenz. Gleichzeitig wird sie im E-Commerce mittelfristig von enormer Bedeutung sein. Aus diesem Grund nehmen wir die Forschung seit Kurzem selbst in die Hand. Über ein Deep Learning Lab bauen wir Stück für Stück unsere Verbindung zu einer weltweiten Community aus Data Scientists, Softwareentwicklern, Tech-Geeks und anderen an dem Thema Interessierten aus und arbeiten gemeinsam an Lösungen. Unsere Forschung ist immer „mit Zug zum Tor“, seitenlange theoretische Abhandlungen sucht man bei uns vergeblich.

Das Lab ist die inhaltliche Weiterentwicklung unseres 2014 gestarteten Tech Blogs. Unsere bisherigen Erfahrungen: vielversprechend. Insbesondere in den Tech-nahen Social Media wie bspw. Twitter werden unsere Ergebnisse geteilt und kommentiert. Gleichzeitig sehen wir in so einem Projekt eine große Chance für Startups im Allgemeinen, denn viele sind in einer ähnlichen Situation wie wir. Und gerade im Big-Data-Bereich sind die Pfade noch lange nicht ausgetrampelt. Die Chance Spuren zu hinterlassen ist momentan also noch recht groß. 


Sebastian Kielmann ist Gründer und Managing Director von Picalike. Das 2010 gegründete Unternehmen aus Hamburg, an dem die Otto Group beteiligt ist, entwickelt und vertreibt leicht zu integrierende Software-Technologien, die auf Basis komplexer, lernender Algorithmen die visuelle Suche und Analyse von Bilddateien ermöglichen. Zu den Kunden von Picalike zählen primär E-Commerce Anbieter (B2B), denen Picalike Lösungen und Ergänzungen in den Bereichen Search & Recommendation sowie Data Enrichment bietet.

Redaktion ottogroupunterwegs
 
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