第一印象決定一切！對於飯店業者來說，最重要的就是「照片呈現」。因為客戶在挑選飯店時，往往在很短的時間內就決定了對一個飯店或旅遊地點的看法。另外，也因為現代拍攝技術的普遍，照片數量前所未有的爆增，導致難以選擇呈現的照片。
再加上，雖然數據資料豐富，但服務終就要有「人味」(Human Touch)才是關鍵。到底要怎麼做到精準服務客群、又不過多耗費人力？旅遊巨頭 Expedia 因此有了一個新念頭！
Expedia 開始採用人工智慧幫助飯店挑選適合的照片呈現給最適合的人。
根據 NVIDIA 官網表示，Expedia 數據科學總監 Nuno Castro 解釋說：「人的大腦構造決定了其會首先處理圖像訊息，你的直覺會立馬告訴你是否會喜歡一張圖片。」
而在 Expedia Affiliate Network 工作的 Castro，正帶領著團隊採用 GPU 加速深度學習，針對圖像識別開發一套系統。這套系統厲害的地方在於，可以自動選擇對於客戶吸引力最大的飯店照片，並決定何時將為客戶呈現。
「圖像的順序很重要，尤其是在移動設備上瀏覽時，我們只有幾分鐘的時間，」他表示， 「如果一開始所有的圖片都是同樣的酒店大堂，那麼你很有可能會預訂另一家酒店。」他這麼說。
精確個人化的圖片呈現
Expedia 會有選照片的問題也情有可原！因為它的旅遊網絡旗下就有 30 萬家飯店，總計一千萬張照片。基本上根本不可能針對每家飯店的每張圖片，逐一判別選擇飯店首圖。最終只能選擇隨機分類或是根據圖片內容進行分組，而這樣的行銷結果勢必不會理想。
根據 NVIDIA 官網資料，Castro 說：「有些人想看衛生間，以確保房間乾淨，但衛生間的照片可能並不適合設置為頭圖。」
然而，透過AI，就能夠精確地向消費者展現對他最具吸引力的圖片，比如展現客房窗外的風景。這是因為根據 Expedia 於 2014 年展開的一項調查顯示，旅客對於展示有窗外風景的照片感受會更好。
而 Castro 正在研究的是，希望針對不同的客戶製作個人化的圖像顯示模式。比如說，商務旅客大多會喜歡健身房照片，而全家出行度假的旅客則更關注游泳池長什麼樣子。
如何用 AI 選出最佳照片？
Expedia 在本地採用 Amazon Cloud 中的 NVIDIA Tesla GPU 加速器來訓練並部署其神經網絡。Castro 針對 10 萬家 Expedia 飯店照片進行了眾包評級，也就是說，讓測試人員對每張圖分別進行 6 次評估，最後用大約 50 萬份照片評分作為依據。
隨後，研究人員則會利用一個特別「教育」過的卷積神經系統網絡去分類圖片。而這個名為 VGG16 的網絡，會將每張照片歸類到 1000 種圖像類別中。而且還為了加速分類，這個網絡能夠預測哪些物件很有可能屬於「同框」，比如說飲料、餐桌、餐廳，這三個物件就可以被「預測」為一個單位而迅速分類進 1000 種圖像類別中。
Nuno Castro 認為：「瀏覽酒店照片非常耗時。我們希望旅客能夠以最有效的方式，找到最適合自己的酒店。雖然目前這只是一項實驗，但也很好地顯示了我們對這一目標的承諾。」
參考資料來源：NVIDIA、DIGITIMES、Data Science and Robots Blog（本文供合作伙伴轉載）
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