Leveraging Our Pictures – Deep Learning mit Tensorflow bei Zalando

Kunden, die Mode online kaufen, lassen sich in ihrer Wahl sehr von qualitativ hochwertigen Bilder der Artikel leiten. Im Gegensatz dazu basieren fast alle State-of-the-art-Geschäftsprozesse und IT-Verfahren wie Suche, Empfehlungen, Pricing und Katalog-Management nur auf Metadaten, da die in diesen Bildern enthaltene Daten bislang nicht effektiv genutzt werden kann. In der Verwertung visueller Information sind unsere Kunden uns Lichtjahre voraus - im Vergleich dazu befinden wir Online-Händler uns praktisch im Blindflug. Bei Zalando versuchen wir, diese Lücke mittels Deep Learning zu schließen, und relevante Einsichten aus unserer großen Datensatz von Modebildern zu gewinnen.

Im Talk demonstrieren wir die Anwendung von Deep Learning auf Zalandos Schatz an Bilddaten, um Probleme in den Feldern Image Recognition, Search, und automatische Recommendations zu lösen. Vom praktischen Standpunkt aus schildern wir, wie Tensorflow uns ermöglicht hat, High Performance Computing Applications auf GPUs zu entwickeln und in den Teraflop-Bereich hineinzuskalieren, die Deep Learning auf Modebildern überhaupt erst ermöglicht haben.

Skills
Es wird eine High-Level-Übersicht des Gebiets präsentiert. Spezielles Vorwissen ist nicht erforderlich.

Lernziele
Im Vortrag wird gezeigt, wie Deep Learning auf Bildmaterial im Bereich Fashion zu Business-relevantem Wissen führt und wie dieses im Bereich des Online-Handels angewendet werden kann. Wir berichten weiterhin über unsere guten
Erfahrungen mit Tensorflow als Programmierwerkzeug für GPU-basiertes Hochleistungsrechnen.

// Referent

// Calvin Seward

ist ein Data Scientist in Zalandos Statistical Learning Team. Er arbeitet hauptsächlich im Feld Bilderkennung, bemüht sich aber zugleich, die neuesten Entwicklungen im Bereich des maschinellen Lernens und des GPU-gestützten Hochleistungsrechnens in anderen Geschäftsfeldern von Zalando einzubringen. In der Vergangenheit hat Calvin Beiträge geleistet, GPU-basierte Verfahren in einer Vielzahl von Gebieten wie Warenlagerlogistik, Recommender Systems und Betrugserkennung zu etablieren.