Ищем товары по фото

Бэкенд, теория программирования

Умный поиск

Python
Поисковые системы
ETL
ML

Доклад принят в программу конференции

Мнение Программного комитета о докладе

О сложном простым языком. Иван расскажет, как построить векторный поиск из готовых компонентов, если у тебя нет бюджета на ML-отдел.

Целевая аудитория

Backend-разработчики.

Тезисы

Практический опыт интеграции ML в продакшн. Как мы делали "поиск по фото" для интернет-магазинов.

Блоки:
1) Теория — эмбеддинги, векторный поиск.
2) Обработка данных — удаление фона, выделение главного объекта на изображении.
3) Хранение эмбеддингов, организация поискового индекса.
4) Организация работы серверов для работы с векторным поиском.
5) Проблема похожести цветов, восприятие цветов человеческим глазом. Алгоритмы сравнения похожести цветов.

Технический консультант в ряде популярных интернет-сервисов.
Серийный технический сооснователь B2B-SaaS-стартапов и отец трех сыновей.

searchbooster.io

SearchBooster — умный поисковый движок для интернет-магазинов.

Видео