Het formulier is succesvol verzonden.
Meer informatie vindt u in uw mailbox.
Innowise heeft een groot aantal webapps geüpdatet op het gebied van mode, kunst, architectuur, eten, gezondheid en meer en heeft AI-mogelijkheden ingezet voor het genereren van tekst-naar-beeld en aanbevelingen voor content.
Onze klant is een vooraanstaande mediagroep die digitale content produceert met een belangrijke aanwezigheid in Denemarken, Noorwegen, Zweden en Finland. Ze publiceren tijdschriften, kranten en digitale media over lifestyle, entertainment, gezondheid en actualiteiten, gratis of via een abonnement.
Gedetailleerde informatie over de klant kan niet openbaar worden gemaakt krachtens de bepalingen van de NDA.
De trend naar digitale media omdat de consumptie bleef stijgen, stond de klant voor de uitdaging om gelijke tred te houden met de verschuiving. Ze moesten ervoor zorgen dat hun digitale platforms niet alleen toegankelijk waren, maar ook boeiend genoeg om een betekenisvoller contact te leggen met hun doelpubliek. Met maandelijks duizenden bezoekers wilden ze hun webapplicaties interactiever, visueel aantrekkelijker en gebruiksvriendelijker maken, afwijkingen in de inhoud verhelpen en de algehele beheersbaarheid verbeteren.
Bovendien toonden ze interesse in het implementeren van kunstmatige intelligentie in hun workflows om relevantere content te leveren en operationele kosten te verlagen.
In de eerste fase beoordeelde Innowise het digitale media ecosysteem van de klant om duidelijke inconsistenties te verhelpen en verbeterpunten te vinden. Naast het verhelpen van fouten met betrekking tot navigatie, paginasnelheid, SEO consistentie, content presentatie en meer, begon ons projectteam aan de Labrador CMS migratie. Door de "headless CMS" architectuur zijn de contentopslagplaats en presentatielaag gescheiden, waardoor dit platform een ideale oplossing is voor moderne digitale uitgevers die snel groeien.
Innowise heeft een webapplicatie geüpdatet die een uitgebreide gids biedt voor complete woningen, waarin interieurdetails, architectuur en kunst aan bod komen. Als toonaangevende publicatie en online platform blijft dit digitale medium een go-to bron voor innovatieve architectuur in particuliere woningen.
We hebben de webapp gemoderniseerd die nieuwe inzichten biedt in de ontwikkeling en groei van kinderen. Het ondersteunt moeders in elke fase - van zwangerschap tot adolescentie. - de reis van het moederschap bevredigender maken.
Deze digitale media hebben de nieuwste en meest cruciale updates over gezondheid, beweging, schoonheid en voeding verzameld, geëvalueerd en geleverd. Ons projectteam heeft lifestyle mediakanalen gerefactureerd, inclusief artikelen en features over het behouden van een gezonde levensstijl, dieetadvies, bewegingstips en psychologisch welzijn.
Dit medium is een goede match om op de hoogte te blijven van updates over de koninklijke familie en de Zweedse entertainmentwereld. De webapplicatie is al meer dan tien jaar een betrouwbare bron voor koninklijk nieuws en heeft zich uiteindelijk ontwikkeld tot een prominent nieuwskanaal voor de meest intrigerende beroemdheden en entertainmentpersoonlijkheden van Zweden, die regelmatig op tv te zien zijn.
Aangezien professionele fotografie hoge kosten met zich meebrengt, zoals geschoolde fotografen, ervaren stylisten, rekwisieten, apparatuur en studio-opstellingen, stelde Innowise voor een nieuwe oplossing te ontwikkelen om de noodzaak van handmatige arbeid weg te nemen.
Ons projectteam selecteerde StabieleDiffusieXLen GPT-3.5 om afbeeldingen van hoge kwaliteit te genereren op basis van tekstaanwijzingen. In eerste instantie verzamelden we ouderfoto's als referentie en gebruikten we LoRA (low-rank adaptation of large language models) om realistische afbeeldingen te genereren. Vervolgens creëerden we een gebruiksvriendelijke tekst-naar-afbeelding interface voor interactie met het model.
AI gebruikt LLM- en NLP-technieken om de tekst te begrijpen en de inhoud, context en subtiliteiten van het verzoek te begrijpen. Vervolgens interpreteert het de kenmerken die in de tekst worden beschreven, zoals objecten, kleuren, texturen en ruimtelijke relaties, om levensechte afbeeldingen te maken op basis van correlaties tussen tekstuele beschrijvingen en visuele elementen. Als de uiteindelijke output niet aan de verwachtingen voldoet, verfijnen we het AI-model voortdurend op basis van feedback en prestaties om bevredigende resultaten te behalen.
Nadat onze ML-specialisten de workflow voor het genereren van afbeeldingen hadden verfijnd op basis van de aanwijzingen, behaalden we de volgende resultaten.
Voorbeeld 1: "Biefstuk met garnituur, top-down, natuurlijk licht, op een gladde plaat, eenvoudig en elegant, vastgelegd als een foto genomen met een Canon EOS R en 50mm lens in een volledig witte achtergrond met zachte schaduw, 8k resolutie, ware textuur en gedetailleerde foto, hoge hoek."
Voorbeeld 2: "Macrofotografie close-up van verrukkelijke lasagne, met lagen perfect gekookte noedels, hartig gemalen rundvlees en een mengsel van drie kleverige, gesmolten kazen. Voeg een zelfgemaakte tomaten- en vleessaus toe en een romig mengsel van ricotta, mozzarella en Parmezaanse kaas. Maak de saus met tomatenpuree, water, suiker, basilicumblaadjes, venkelzaadjes, Italiaanse kruiden, zout, peper en verse peterselie. Gebruik een Canon EOS 5D Mark IV en een Canon EF 100mm f/2.8L Macro IS USM objectief om de complexe lagen en levendige kleuren van dit heerlijke Italiaanse gerecht vast te leggen. Verlicht de scène met warme, zachte verlichting om de troostende aard van het gerecht te benadrukken."
Omdat onze klant te maken had met een verminderde gebruikersbetrokkenheid, problemen met klantenbinding en een gebrek aan ideeën voor waardevolle content, implementeerden we een AI-gestuurd contentaanbevelingssysteem. Het verzamelt gebruikersgegevens, waaronder browsergeschiedenis, zoekopdrachten, interacties (zoals klikken, 'vind ik leuk' en delen), aankoopgeschiedenis en demografische informatie. Het AI-systeem gebruikt de verzamelde gegevens om een profiel aan te maken voor elke gebruiker, waarin zijn voorkeuren, interesses en gedragspatronen worden vastgelegd.
In de volgende fase analyseert AI de gebruikersgegevens, waarbij algoritmen zoals collaborative filtering, deep learning aanbevelingsmachines en een hybride methode worden gecombineerd.
Collaborative filtering doet aanbevelingen op basis van het gedrag van andere gebruikers met vergelijkbare profielen of voorkeuren. Als Gebruiker A bijvoorbeeld van bepaalde artikelen houdt en Gebruiker B dezelfde voorkeuren heeft als Gebruiker A, kan het systeem die artikelen aanbevelen aan Gebruiker B.
De deep learning-aanbevelingsaanpak verzamelt op zijn beurt enorme hoeveelheden gegevens over het gedrag en de interacties van gebruikers, waaronder voorkeuren, kliks, zoekopdrachten, 'vind ik leuk'-acties en andere relevante acties. Vervolgens creëren deep learning-modellen gebruikersprofielen en stellen ze inhoud voor door de verzamelde gegevens te analyseren. Deze aanpak identificeert complexe patronen die traditionele algoritmen mogelijk over het hoofd zien, waardoor een genuanceerder begrip van gebruikersvoorkeuren mogelijk wordt.
De hybride methode combineert collaboratieve en deep learning aanbevelingsmachines om de aanbevelingsnauwkeurigheid te verbeteren en de beperkingen van individuele methoden te overwinnen.
Ons team zorgde ervoor dat het systeem de voorkeuren van de gebruiker herkende en aanbevelingen aanpaste op basis van historische gegevens en huidige trends om te voorspellen welke inhoud zou aanslaan bij de doelgroep.
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 Momenteel
Met behulp van de Agile-methodologie hebben we het project in verschillende fasen opgesplitst, wat de flexibiliteit, communicatie en klanttevredenheid enorm ten goede is gekomen.
Tijdens de iteratieve besprekingen in de ontdekkingsfase kregen we een uitgebreid inzicht in de vereisten van de klant en definieerden we duidelijk de reikwijdte van het project.
In de ontwerpfase hebben onze getalenteerde UI/UX ontwerpers user stories, customer journey maps en initiële design mockups gemaakt om de betrokkenheid van gebruikers te vergroten en bestaande inconsistenties in webapplicaties te elimineren. Ontwerpsprints vergemakkelijkten het snel maken van prototypes en het verzamelen van feedback, wat essentieel is voor Agile-omgevingen.
Met sprints van twee weken omvatte de ontwikkelingsfase dagelijkse standups, sprintplanning en retrospectives. Na elke sprint werden functionele onderdelen opgeleverd, die specifieke mijlpalen markeerden. Het projectteam hield dagelijks standups en sprintbesprekingen voor demonstraties van de klant via Google Meet, terwijl het taakprioritering afhandelde in Jira en projectdocumentatie bijhield in Confluence.
2
Producteigenaren
1
Technisch leider
1
Groei Analist
1
Scrum Meester
2
Back-End Ontwikkelaars
4
Front-End Ontwikkelaars
2
UI/UX Ontwerpers
2
ML-ontwikkelaars
1
Cloud Oplossingen
Innowise moderniseerde het ecosysteem van webapplicaties van de klant en zorgde voor meer gemak en aantrekkelijkheid voor eindgebruikers. We migreerden de digitale systemen van de klant naar het Labrador CMS, dat qua intuïtieve interface, gebruiksgemak, kosteneffectiviteit en functionaliteit bijzonder geschikt is voor drukbezochte digitale publicaties. Daarnaast implementeerden we een tekst-naar-beeld generatieve AI die geschreven beschrijvingen omzet in bijbehorende afbeeldingen zonder kostbare professionele fotografie. Ook hebben we een AI-gestuurd contentaanbevelingssysteem ontwikkeld dat content voorstelt die is afgestemd op de individuele voorkeuren, gedragingen en interesses van de gebruiker.
Dit resulteerde in een verhoogde gebruikersbetrokkenheid door relevante en interessante inhoud voor te stellen zonder inconsistenties en fouten op verschillende digitale contactpunten.
12%
instroom in maandelijkse bezoekers
66%
verlaging van de kosten voor professionele fotografie
Na ontvangst en verwerking van uw aanvraag, nemen wij binnenkort contact met u op om uw projectbehoeften in detail te beschrijven en een NDA te ondertekenen om de vertrouwelijkheid van informatie te garanderen.
Na het bestuderen van de vereisten, stellen onze analisten en ontwikkelaars een projectvoorstel met de omvang van de werkzaamheden, teamgrootte, tijd en kosten schattingen.
Wij regelen een ontmoeting met u om het aanbod te bespreken en tot een overeenkomst.
We tekenen een contract en beginnen zo snel mogelijk aan uw project te werken.
© 2007-2024 Innowise. Alle rechten voorbehouden.
Innowise Sp. z o.o Ul. Rondo Ignacego Daszyńskiego, 2B-22P, 00-843 Warschau, Polen
Bedankt.
Uw bericht is verzonden.
Wij verwerken uw aanvraag en nemen zo spoedig mogelijk contact met u op.
Bedankt.
Uw bericht is verzonden.
We verwerken je aanvraag en nemen zo snel mogelijk contact met je op.