---
# System prepended metadata

title: Presentatie AI

---

Presentatie AI
===
# Huidig gedrag


# Data extractie (Inputs)
## Dingen herkennen in images (X)
## Mensen herkennen in images (X)
## Kwaliteit van photo's (X)
## Emoties herkennen
## Duplicaten (fuzzy)
## Junk photo's
- Screenshots, foto's van notities,...
## Text uit afbeeldingen
## Audio uit video's



## User gedrag (Hoe lang op story etc...) (X)
## Likes op items/stories

## Profiling van Picture Preferences
- Zoals Tinder naar links en rechts swipen
## Profiling van users
- Casual / frequent user
- Welke branded content klikken users op door
- ...


## Image / story captioning

=> Metadata van de items, stories, users

## AI op toestel


# Acties (Outputs)
## Story Engine (Image selection)
- Beste foto's selecteren Tags, Kwaliteit, ...
- Story continuiteit

### Momenteel
- Score op: Tags, gezichten, blurry

### Toekomst
- Story = projectie van experience (items + metadate) voor een user
- Dus meerdere stories mogelijk
- Story engine per user

## Branded Content Matching
- Branded content op tags
- Branded content op type user


# Clustering
- Gelijke spreiding van images

# A/B Testing
- Vergelijken van versie A en versie B
    - Deel users op A, deel op B
    - Metriek: User interactie. Hoeveel photo's geupload etc.
    - => Beste versie pakken

# Churn
- Voorspellen wanneer user online. 

# AI Op toestel
- Image rol


# Extraheren van power-users
- Wat zijn de karakteristieken van users die de app zeer veel gebruiken

images/video:
-> momenteel berekenen we per image score op basis van:
aantal tags herkend, hoe blurry de foto is, ...
-> image quality assessment networks: hoe goed is de foto technisch, hoe goed is de foto esthetisch
-> extra dingen detecteren op images:
-----> emotie detectie
-----> face grouping
-----> colour distribution

story engine
-> generation / refinement kan serieus verbeterd worden:
generation kan slim op basis van wat de user leuk vindt
-----> likes van bepaalde gebruikers op items/stories gebruiken, alsook metrics gebruiken (naar welke foto's kijken ze lang etc)
cold start probleem
wel datasets voor relevantie van images beschikbaar om trainen te beginnen

branded content matching

camera rol
* automatisch selectie doen op nog niet-geuploade foto's in camera rol: wil je dit album uploaden?

eigen algoritmes implementeren om kosten te drukken (ipv cognitive services calls voor alles)