Car Sensor Net, Lorgruit Marketing Partners Inc가 운영하는 중고차 메이저 놀이터 추천 사이트 (http : //wwwcarsensornet/) *1은 2016 년 8 월에 "Car Interior Color로 검색을 좁히는"새로운 기능을 시작했습니다 2016 년 8 월, "Deep Learnologies Co, Ltd에서 제공하는 딥 러닝 기능"을 사용하여 (Head Office : Chiyoda-Ku, Tokyo; Ceo : Kitamura Yoshihiro; Reclertrest를 참조)
이를 통해 사용자는 사이트에서 선호하는 인테리어 색상을 사용하여 중고차 속성 메이저 놀이터 추천를 좁힐 수 있습니다
*1 신입 사원이 운영하는 중고차 메이저 놀이터 추천 사이트 중고차를 검색하고 판매 할 수 있습니다 "자동차 센서 그물"(http : //wwwcarsensornet/)

다양한 고객 요구 사항 회의
~ 새로운 기능으로 인해 변환이 110%로 향상됩니다 ~

채용 마케팅 파트너가 운영하는 중고차 메이저 놀이터 추천 사이트 인 Carsensor Net은 자동차에 대해 잘 알고있는 사람들뿐만 아니라 여성 및 청소년을위한 고객 기반을 확장하고 있습니다 다양한 고객 요구를 충족시키고 광범위한 고객 요구를 제공하는 최적의 서비스를 제공하기 위해 약 2,000 명의 사람들이 "미디어에서 더 많이보고 싶었던 자동차에 대한 메이저 놀이터 추천"에 대해 조사했으며, 한 장의 사진은 "자동차 내부의 사진"이라는 것을 알았으며 응답자의 약 35%가 "인테리어"에 강조된 자동차를 선택했다는 것을 알았습니다 (자동차 센서 연구)
기존의 중고차 메이저 놀이터 추천 사이트는 "외부 색상"에 대한 필터링 기능을 가지고 있지만 "내부 색상"이 아니 었으므로 사이트 사용자는 선호하는 내부 색상으로 검색 결과를 좁힐 수 없었으며 원하는 중고차 속성이 사이트에 나열되어 있더라도 많은 메이저 놀이터 추천를 찾을 수 없을 수도 있습니다
반면에, 기존 기술을 사용하여 "인테리어 검색"기능을 구현하려고 시도 할 때 중고차 딜러가 추가 인테리어 색상을 등록 해야하는 문제가 있었기 때문에 운영에 부담을 줄 수 있습니다

따라서, 우리는 간접 자동차 딜러에게 부담을주지 않으면 서 사이트 사용자의 만족도를 높이기위한 기술로 모집 기술이 개발하고 제공 한 "딥 러닝을 통한 이미지 분석 기능"을보고 있습니다 기계 학습을 사용하여 기존 이미지를 분석하여 사이트 사용자는 이제 "선호하는 인테리어 색상"으로 검색 할 수 있습니다
실험적으로 전통적인 사이트에 새로운 기능을 도입하고 AB 테스트를 수행했을 때, 기능을 사용하는 기능을 사용하는 고객의 문의 속도는 기능을 사용하지 않는 고객에 비해 110%로 증가하여 사이트 조치가 향상되었습니다

"딥 러닝"을 사용하여 대량의 이미지 데이터 라벨 - 검색 정확도는 90%이상입니다

이번에 시작된 새로운 기능은 "Interior Colors를 사용한 이미지 검색"은 기계 학습 방법 중 하나 인 "딥 러닝"을 사용합니다 미리 준비된 약 10,000 개의 인테리어 이미지를 기반으로 알려지지 않은 이미지에서 보이는 것을 결정할 수 있습니다 검색을 두 단계로 나누어 검색 정확도가 향상됩니다 "내부 이미지입니까?" 그리고 "내부 색상은 어떤 색입니까?"
"딥 러닝"은 뇌의 구조를 모방하는 신경망의 한 유형입니다 이미지와 기타 데이터를 작은 조각으로 나누고 기능 지점을 자동으로 추출함으로써 인간의 관여없이 학습을 수행 할 수 있습니다 "딥 러닝"을 사용하면 이미지를 자동으로 식별하여 지금까지 사용되지 않은 많은 양의 이미지 데이터를 효과적으로 사용할 수 있습니다

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