İş Bankası iştiraki alışveriş platformu Pazarama, iş birimlerinin iş yükünün büyük bölümünü oluşturan ürün görsellerinin içerik kontrol sürecini otomatize etmeyi amaçlayan projesi ile hatalı görsel tespitlerini ve iş yükünü önemli ölçüde azalttı.
Platformdaki ürün resimlerinden geniş ve çeşitli bir veri seti oluşturularak görsel sınıflandırma modeli geliştirilen projede, sürekli iyileştirme çalışmaları yapılarak doğruluk oranı artırıldı. Yüzde 96 doğruluk oranına sahip olan proje, derin öğrenme algoritmalarını kullanarak görseldeki nesneleri ve özelliklerini analiz edip sakıncalı içerikleri tespit edebiliyor. Pazarama’da aktif olarak kullanılan görsel içerik analizi modeli sayesinde modelin performansı düzenli olarak takip edilerek gerekli iyileştirme çalışmaları sağlanıyor.
Platformun kullanıcı deneyimini ve güvenliğini artırmada önemli bir rol oynayan proje ile sakıncalı içeriklerin tespitinde daha yüksek doğruluk oranlarına ulaşılması hedefleniyor.
Yorumlar