Skjemaet har blitt sendt inn.
Mer informasjon finner du i postkassen din.
Innowise har oppdatert en rekke nettapper innen mote, kunst, arkitektur, mat, helse og mye mer og utnyttet AI-egenskaper for tekst-til-bilde-generering og innholdsanbefalinger.
Vår kunde er et fremtredende mediekonsern som produserer digitalt innhold med en betydelig tilstedeværelse i Danmark, Norge, Sverige og Finland. De utgir magasiner, aviser og digitale medier som dekker livsstil, underholdning, helse og aktuelle saker, gratis eller i abonnement.
Detaljert informasjon om kunden kan ikke utleveres i henhold til bestemmelsene i NDA.
Etter hvert som trenden mot digitale Medier Forbruket fortsatte å øke, og kunden sto overfor utfordringen med å holde tritt med utviklingen. De måtte sørge for at de digitale plattformene ikke bare var tilgjengelige, men også engasjerende nok til å skape en mer meningsfull kontakt med målgruppen. Med tusenvis av besøkende hver måned ønsket de å gjøre nettapplikasjonene sine mer interaktive, visuelt attraktive og brukervennlige, rette opp uoverensstemmelser i innholdet og forbedre den generelle administrasjonen.
Utover det viste de interesse for å implementere kunstig intelligens i arbeidsflyten for å levere mer relevant innhold og redusere driftskostnadene.
I den første fasen gjennomgikk Innowise kundens økosystem for digitale medier for å rette opp åpenbare uoverensstemmelser og finne forbedringsområder. I tillegg til å utbedre feil med navigasjon, sidehastighet, SEO-konsistens, innholdspresentasjon med mer, begynte prosjektteamet å migrere til Labrador CMS. Den "hodeløse CMS-arkitekturen" skiller mellom innholdslageret og presentasjonslaget, noe som gjør denne plattformen til en ideell løsning for moderne digitale utgivere i rask vekst.
Innowise har oppdatert en nettapplikasjon som tilbyr en omfattende guide til hele hjem, med interiørdetaljer, arkitektur og kunst. Som en ledende publikasjon og nettplattform er dette digitale mediet en viktig kilde til nyskapende arkitektur i private hjem.
Vi har modernisert webappen som gir ny innsikt i barns utvikling og vekst. Den støtter mødre gjennom alle faser - fra graviditet til ungdomstid. — å gjøre morsrollen mer tilfredsstillende.
Dette digitale mediet har innhentet, evaluert og levert de siste og viktigste oppdateringene om helse, trening, skjønnhet og ernæring. Prosjektteamet vårt har omarbeidet livsstilsmediekanaler, inkludert artikler og innslag om en sunn livsstil, kostholdsråd, treningstips og psykisk velvære.
Dette mediet er en god match for deg som vil holde deg informert om oppdateringer om kongefamilien og den svenske underholdningsscenen. I over et tiår har nettapplikasjonen vært en pålitelig kilde til kongelige nyheter, og har etter hvert utviklet seg til å bli et fremtredende nyhetsmedium for Sveriges mest spennende kjendiser og underholdningspersonligheter, som jevnlig vises på TV.
Ettersom profesjonell fotografering er kostbart, blant annet i form av dyktige fotografer, erfarne stylister, rekvisitter, utstyr og studiooppsett, foreslo Innowise å utvikle en ny løsning for å eliminere behovet for manuelt arbeid.
Prosjektteamet vårt valgte StableDiffusionXL og GPT-3.5 for å generere bilder av høy kvalitet fra tekstmeldinger. Først samlet vi inn foreldrebilder som referanse og brukte LoRA (low-rank adaptation of large language models) til å generere realistiske bilder. Deretter skapte vi et brukervennlig tekst-til-bilde-grensesnitt for interaksjon med modellen.
AI bruker LLM- og NLP-teknikker for å forstå tekstforespørselen og forstå innholdet, konteksten og nyansene i forespørselen. Deretter tolker den funksjonene som beskrives i teksten, for eksempel objekter, farger, teksturer og romlige forhold, for å skape virkelige bilder basert på korrelasjoner mellom tekstbeskrivelser og visuelle elementer. Hvis sluttresultatet ikke oppfyller forventningene, forbedrer vi kontinuerlig AI-modellen basert på tilbakemeldinger og resultater for å oppnå tilfredsstillende resultater.
Vi oppnådde følgende resultater etter at ML-spesialistene våre hadde finjustert arbeidsflyten for bildegenerering basert på instruksjonene.
Eksempel 1: "Biff med garnityr, ovenfra og ned, naturlig lys, på en glatt tallerken, enkelt og elegant, tatt som et bilde med Canon EOS R og 50 mm-objektiv på en helt hvit bakgrunn med myke skygger, 8k-oppløsning, ekte tekstur og detaljert bilde, høy vinkel."
Eksempel 2: "Makrofotografi med nærbilde av en velsmakende lasagne med lag av perfekt kokte nudler, smakfullt kjøttdeig og en blanding av tre klissete, smeltede oster. Tilsett en hjemmelaget tomatsaus, kjøttsaus og en kremet blanding av ricotta, mozzarella og parmesan. Lag sausen med tomatpuré, vann, sukker, basilikumblader, fennikelfrø, italiensk krydder, salt, pepper og fersk persille. Bruk et Canon EOS 5D Mark IV og et Canon EF 100mm f/ 2. 8L Macro IS USM-objektiv til å fange de mange lagene og livlige fargene i denne italienske retten. Belys scenen med varmt, mykt lys for å fremheve rettens trøstende karakter."
Da kunden vår opplevde redusert brukerengasjement, problemer med å holde på kundene og mangel på ideer til verdifullt innhold, implementerte vi et AI-drevet system for anbefaling av innhold. Systemet samler inn brukerdata, inkludert nettleserhistorikk, søk, interaksjoner (som klikk, likes og delinger), kjøpshistorikk og demografisk informasjon. AI-systemet bruker de innsamlede dataene til å lage en profil for hver enkelt bruker, med preferanser, interesser og atferdsmønstre.
I neste trinn analyserer AI brukerdataene ved hjelp av algoritmer som samarbeidende filtrering, deep learning-anbefalingsmaskiner og en hybridmetode.
Samvirkende filtrering gir anbefalinger basert på atferden til andre brukere med lignende profiler eller preferanser. Hvis for eksempel bruker A liker visse artikler og bruker B har samme smak som bruker A, kan systemet anbefale disse artiklene til bruker B.
Dypinnlæringsmetoden samler inn store mengder data om brukernes atferd og interaksjoner, inkludert preferanser, klikk, søk, likes og andre relevante handlinger. Deretter oppretter dyplæringsmodeller brukerprofiler og foreslår innholdsrepresentasjoner ved å analysere innsamlede data. Denne tilnærmingen identifiserer komplekse mønstre som tradisjonelle algoritmer kan gå glipp av, noe som gir en mer nyansert forståelse av brukernes preferanser.
Hybridmetoden kombinerer samarbeidsbaserte og dyplærende anbefalingsmaskiner for å forbedre anbefalingsnøyaktigheten og overvinne begrensningene ved de enkelte metodene.
Teamet vårt sørget for at systemet gjenkjente brukerens preferanser og justerte anbefalingene basert på historiske data og aktuelle trender for å forutse hvilket innhold som ville finne gjenklang hos målgruppen.
Front-end
CSS, Next.js, React, Typescript, Labrador CMS
Back-end
Node.js
DE/ML
Python, PyTorch, Keras, NVIDIA TensorRT, NVIDIA DLRM, HuggingFaces, Spacy, Openai API (GPT-3.5), StableDiffusionXL, Docker, Docker Compose, Tensorboard
CI/CD
AWS, Cloudflare, Vercel Foreløpig
Ved hjelp av Agile-metodikken delte vi opp prosjektet i flere faser, noe som økte fleksibiliteten, kommunikasjonen og kundetilfredsheten betraktelig.
I løpet av de iterative diskusjonene i oppdagelsesfasen fikk vi en omfattende forståelse av kundens krav og definerte tydelig prosjektets omfang.
I designfasen har våre dyktige medarbeidere UI/UX-designere opprettet brukerhistorier, kart over kundereiser og innledende designmodeller for å øke brukerengasjementet og eliminere eksisterende inkonsekvenser i webapplikasjoner. Designsprints la til rette for rask prototyping og innhenting av tilbakemeldinger, noe som er viktig i Agile-miljøer.
Utviklingen foregikk i sprinter på to uker, med daglige standups, sprintplanlegging og retrospektive møter. Funksjonelle komponenter ble levert etter hver sprint og markerte spesifikke milepæler. Prosjektteamet holdt daglige standup- og sprintgjennomganger for kundedemonstrasjoner via Google Meet, samtidig som de håndterte oppgaveprioritering i Jira og vedlikeholdt prosjektdokumentasjonen i Confluence.
2
Produkteiere
1
Teknisk ledelse
1
Vekstanalytiker
1
Scrum Master
2
Back-end-utviklere
4
Front-end-utviklere
2
UI/UX-designere
2
ML-utviklere
1
Cloud Løsningsleder
Innowise moderniserte kundens økosystem av webapplikasjoner og gjorde det enklere og mer attraktivt for sluttbrukerne. Vi migrerte kundens digitale systemer til Labrador CMS, som er spesielt godt egnet for digitale publikasjoner med høy trafikk når det gjelder intuitivt grensesnitt, brukervennlighet, kostnadseffektivitet og funksjonalitet. I tillegg implementerte vi en tekst-til-bilde-generativ AI som konverterer skriftlige beskrivelser til tilsvarende bilder uten kostbar profesjonell fotografering. Vi har også utviklet et AI-drevet anbefalingssystem som foreslår innhold som er tilpasset brukerens individuelle preferanser, atferd og interesser.
Dette resulterte i økt brukerengasjement ved å foreslå relevant og interessant innhold uten inkonsekvenser og feil på tvers av ulike digitale kontaktpunkter.
12%
økning i antall månedlige besøkende
66%
reduserte kostnader til profesjonell fotografering
Etter at vi har mottatt og behandlet forespørselen din, vil vi komme tilbake til deg innen kort tid for å beskrive prosjektbehovene dine og undertegne en taushetserklæring for å sikre informasjonens konfidensialitet.
Etter å ha undersøkt kravene, utarbeider våre analytikere og utviklere en prosjektforslag med arbeidsomfang, teamstørrelse, tid og kostnader estimater.
Vi arrangerer et møte med deg for å diskutere tilbudet og komme til en avtale.
Vi signerer en kontrakt og begynner å jobbe med prosjektet ditt så raskt som mulig.
Ved å registrere deg godtar du våre Brukervilkår og Personvernerklæring, inkludert bruk av informasjonskapsler og overføring av personopplysninger.
© 2007-2024 Innowise. Alle rettigheter forbeholdt.
Personvernerklæring. Retningslinjer for informasjonskapsler.
Innowise Sp. z o.o Ul. Rondo Ignacego Daszyńskiego, 2B-22P, 00-843 Warszawa, Polen
Takk skal du ha!
Meldingen din er sendt.
Vi behandler forespørselen din og kontakter deg så snart som mulig.
Takk skal du ha!
Meldingen din er sendt.
Vi behandler forespørselen din og kontakter deg så snart som mulig.