ML Kit

أديداس هي واحدة من الشركات الرياضية الأكثر شهرة في العالم. نظرًا لكون تطبيق adidas مركزًا رياضيًا أساسيًا للرياضات والأحذية الرياضية، قرّب المستخدمين من الحركة مع الوصول الفوري إلى الأحذية الرياضية وإصدارات الأزياء الموسمية وأفكار ملهمة للرياضيين والمزيد.

في أحد متاجر Adida للبيع بالتجزئة، يريد المستهلكون أن يعرفوا ما إذا كان أحد الأحذية متوفرًا بمقاسهم. على الرغم من أنّ شركاء Adidas في المتاجر لديهم أجهزة لوحية للتحقق من مستودع المستودع في الوقت الفعلي، يسمح تطبيق adidas للمستهلكين بالتحقق بأنفسهم.

اختار فريق تطبيق adidas البحث المرئي التقليدي لتسهيل عثور المستهلكين على حذاء بدون الحاجة إلى مسح رمز شريطي ضوئيًا. ومع ذلك، إذا التقط مستهلك صورة قريبة جدًا أو بعيدة جدًا، يمكن أن يؤدي ذلك إلى تجربة سيئة للمستهلك مع نتائج غير دقيقة يؤدي إلى هدر الوقت.

مع تقديم تقنية Object Detection &amp؛ API API في مجموعة أدوات تعلّم الآلة، تمكّن الفريق من توفير تجربة سلسة وسهلة. بعد فتح تطبيق adida على نظامَي التشغيل Android أو iOS والضغط على الزر "تجربة تشغيله"، يتم تفعيل كاميرا الهاتف واستخدام واجهة برمجة التطبيقات هذه، ويرصد الهاتف الأحذية بسهولة في الوقت الفعلي، وفي غضون ثوانٍ، يعود تطابق صورة إلى جانب مئات المنتجات.

وترصد حزمة تعلّم الآلة السلع المهمة في الوقت الفعلي، وهي في الملابس والأحذية الرياضية في أديداس. بناءً على عمليات الاكتشاف هذه، يجلب تطبيق adidas نتائج التعرّف على الصور مسبقًا من خدمة التعرف على الصور المستندة إلى السحابة الإلكترونية قبل أن يطلب المستخدم بشكل صريح نتائج البحث عن العنصر المطلوب. وهذا بدوره يزيد بشكل كبير من سرعة الحصول على النتائج ويؤدي إلى تجربة بحث سلسة وممتعة.

وأفاد "كريس كيتل"، مسؤول المنتجات الرقمية للبيع بالتجزئة في شركة adida: "باستخدام واجهة برمجة تطبيقات تتبّع العناصر والتعرّف على كيفية استخدام تعلُّم الآلة في حزمة تعلّم الآلة، لم نتمكّن من تحسين سرعة ودقة عملية التقاط ما يبحث عنه المستخدم فحسب، بل تمكنّا أيضًا من توفير رحلة مستهلكين سلسة لها من خلال عملية "الحصول على المنتج". "بعد أن يفحص المستهلك الحذاء، يختار مقاسه، يمكن لأحد الحاضرين جلب زوج من الأحذية في أي مكان في المتجر. يحب الجميع هذه الميزة.