Koncept, razrada i realizacija fotoprepoznavanja na najbolji način potvrđuju potencijale hrvatskih stručnjaka u najnaprednijim tehnološkim trendovima, poručuju iz Njuškala. Fotoprepoznavanje predmeta kao jedinstvena primjena umjetne inteligencije na globalnom tržištu oglasnika privukla je studente uglednih sveučilišta iz cijelog svijeta u Njuškalo. Dio je to praktične nastave u Algebrinoj Međunarodnoj zimskoj školi koja se održava u Zagrebu. U sklopu programa Algebra vodi polaznike u takozvani job shadowing u hrvatske tvrtke, a oni su ovaj put željeli doći upravo u Njuškalo zahvaljujući njihovim inicijativama s AI-om, strojnim učenjem i drugim inovativnim tehnologijama. Studenti su u opuštenoj atmosferi u Njuškalu razgovarali s domaćim vrhunskim stručnjacima o primjeni AI-a na konkretnom rješenju koje korisnicima donosi znatno bržu i jednostavniju predaju oglasa. Priliku da poboljšaju svoje profesionalne kompetencije u Njuškalu iskoristilo je 25 studenata iz Australije, Francuske, Brazila, Indije i SAD-a te su iz prve ruke saznali razvojne faze funkcionalnosti fotoprepoznavanja i detalje o njezinoj uspješnosti, nakon što je zaživjela početkom 2018. godine.

- Iznimno mi je drago da su inozemni studenti prepoznali uloženi trud u razvoj prve takve primjene AI-a koja nas je pozicionirala na kartu najinovativnijih svjetskih tvrtki u classified području, a ujedno i među vodeće digitalne kompanije. Koncept, razrada i realizacija fotoprepoznavanja na najbolji način potvrđuju potencijale hrvatskih mladih stručnjaka u najnaprednijim tehnološkim trendovima. Sasvim sigurno ćemo još snažnije nastaviti razvijati okruženje i pogodnosti Njuškala kao profesionalnog doma takvim talentima, pa i svim onim zainteresiranim iz inozemstva, kao što su to sada bili Algebrini polaznici – istaknula je Sanda Soptija Šiljak, glavna izvršna direktorica Njuškala.

Fotoprepoznavanje dio je Njuškalove aplikacije za predaju oglasa na mobilnim uređajima, a razvili su ju Njuškalov odjel Product developmenta, članovi Styria Data Science tima te tvrtki Trikoder i Undabot. Tako su i Algebrini studenti razgovarali upravo s Anamarijom Vujaklijom, menadžericom Product developmenta iz Njuškala, i Markom Velićem, rukovoditeljem Styria Data Science tima. Pojasnili su im kako je to jedinstveno rješenje temeljeno na strojnom učenju kroz više milijuna oglasa na Njuškalu, a korisnicima omogućava brzo i točno pozicioniranje predmeta u pripadajuću kategoriju, na osnovu fotografiranja kroz Njuškalo aplikaciju. Naime, na Njuškalovoj platformi ima više od 1400 kategorija oglasa i pojedini korisnici ne znaju odabrati ispravnu kategoriju kako bi najučinkovitije oglasili svoj predmet.M.R.