ग्राहक अपनी खरीदारी यात्रा में सूचित निर्णय लेने के लिए तेजी से उत्पाद समीक्षाओं की ओर रुख कर रहे हैं, चाहे वे रसोई के तौलिये जैसी रोजमर्रा की चीजें खरीद रहे हों या कार खरीदने जैसी बड़ी खरीदारी कर रहे हों। ये समीक्षाएँ जानकारी के एक आवश्यक स्रोत में बदल गई हैं, जिससे खरीदारों को अन्य ग्राहकों की राय और अनुभवों तक पहुँचने में मदद मिलती है। परिणामस्वरूप, उत्पाद समीक्षाएँ किसी भी स्टोर का एक महत्वपूर्ण पहलू बन गई हैं, जो खरीदारी निर्णयों को सूचित करने में मदद करने के लिए बहुमूल्य प्रतिक्रिया और अंतर्दृष्टि प्रदान करती हैं।
अमेज़ॅन के पास सबसे बड़े स्टोरों में से एक है जहां करोड़ों आइटम उपलब्ध हैं। 2022 में, 125 मिलियन ग्राहकों ने अमेज़ॅन स्टोर्स में लगभग 1.5 बिलियन समीक्षाओं और रेटिंग का योगदान दिया, जिससे अमेज़ॅन पर ऑनलाइन समीक्षाएं ग्राहकों के लिए फीडबैक का एक ठोस स्रोत बन गईं। हर महीने प्रस्तुत उत्पाद समीक्षाओं के पैमाने पर, यह सत्यापित करना आवश्यक है कि ये समीक्षाएँ संरेखित हैं अमेज़न सामुदायिक दिशानिर्देश स्वीकार्य भाषा, शब्द, वीडियो और छवियों के संबंध में। यह प्रथा ग्राहकों को उत्पाद के संबंध में सटीक जानकारी प्राप्त करने की गारंटी देने और समीक्षाओं को अनुचित भाषा, आपत्तिजनक कल्पना, या व्यक्तियों या समुदायों के प्रति निर्देशित किसी भी प्रकार के घृणास्पद भाषण को शामिल करने से रोकने के लिए है। इन दिशानिर्देशों को लागू करके, अमेज़ॅन सभी ग्राहकों के लिए एक सुरक्षित और समावेशी वातावरण बनाए रख सकता है।
कंटेंट मॉडरेशन ऑटोमेशन अमेज़ॅन को उच्च सटीकता बनाए रखते हुए प्रक्रिया को स्केल करने की अनुमति देता है। यह अद्वितीय चुनौतियों वाला एक जटिल समस्या क्षेत्र है और पाठ, छवियों और वीडियो के लिए विभिन्न तकनीकों की आवश्यकता होती है। छवियाँ उत्पाद समीक्षाओं का एक प्रासंगिक घटक हैं, जो अक्सर पाठ की तुलना में ग्राहकों पर अधिक तत्काल प्रभाव डालती हैं। साथ अमेज़न मान्यता सामग्री मॉडरेशन, अमेज़ॅन उच्च सटीकता के साथ उत्पाद समीक्षाओं में हानिकारक छवियों का स्वचालित रूप से पता लगाने में सक्षम है, जिससे ऐसी सामग्री को मॉडरेट करने के लिए मानव समीक्षकों पर निर्भरता कम हो जाती है। मान्यता सामग्री मॉडरेशन ने मानव मध्यस्थों की भलाई में सुधार करने और महत्वपूर्ण लागत बचत हासिल करने में मदद की है।
स्व-होस्टेड एमएल मॉडल के साथ मॉडरेशन
अमेज़ॅन शॉपिंग टीम ने एक मॉडरेशन सिस्टम डिज़ाइन और कार्यान्वित किया है जो मशीन लर्निंग (एमएल) के साथ-साथ ह्यूमन-इन-द-लूप (एचआईटीएल) समीक्षा का उपयोग करता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि उत्पाद समीक्षा उत्पाद के साथ ग्राहक अनुभव के बारे में है और इसमें अनुचित या अनुचित सामग्री नहीं है। सामुदायिक दिशानिर्देशों के अनुसार हानिकारक सामग्री। इमेज मॉडरेशन सबसिस्टम, जैसा कि निम्नलिखित चित्र में दिखाया गया है, अमेज़ॅन दिशानिर्देशों का उल्लंघन करने वाली छवियों का पता लगाने के लिए कई स्व-होस्टेड और स्व-प्रशिक्षित कंप्यूटर विज़न मॉडल का उपयोग करता है। निर्णय हैंडलर मॉडरेशन कार्रवाई निर्धारित करता है और एमएल मॉडल के आउटपुट के आधार पर अपने निर्णय के लिए कारण प्रदान करता है, जिससे यह निर्णय लिया जाता है कि क्या छवि को मानव मॉडरेटर द्वारा आगे की समीक्षा की आवश्यकता है या स्वचालित रूप से अनुमोदित या अस्वीकार किया जा सकता है।
इन स्व-होस्ट किए गए एमएल मॉडल के साथ, टीम ने समीक्षाओं के हिस्से के रूप में प्राप्त 40% छवियों पर निर्णयों को स्वचालित करके शुरुआत की और कई चुनौतियों का सामना करते हुए वर्षों तक समाधान में सुधार करने पर लगातार काम किया:
- स्वचालन दर में सुधार के लिए प्रयास जारी - टीम स्वचालन दर को बढ़ाने के लक्ष्य के साथ एमएल एल्गोरिदम की सटीकता में सुधार करना चाहती थी। इसके लिए मॉडल प्रशिक्षण और तैनाती के लिए डेटा लेबलिंग, डेटा विज्ञान और एमएलओपीएस में निरंतर निवेश की आवश्यकता होती है।
- सिस्टम जटिलता - आर्किटेक्चर जटिलता के लिए एमएलओपीएस में निवेश की आवश्यकता होती है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि एमएल अनुमान प्रक्रिया बढ़ती सामग्री सबमिशन ट्रैफ़िक को कुशलतापूर्वक पूरा करने के लिए स्केल करती है।
स्व-होस्टेड एमएल मॉडल को रिकॉग्निशन कंटेंट मॉडरेशन एपीआई से बदलें
अमेज़ॅन रेकग्निशन एक प्रबंधित कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) सेवा है जो एपीआई इंटरफ़ेस के माध्यम से पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल पेश करती है छवि और वीडियो मॉडरेशन. इसे ईकॉमर्स, सोशल मीडिया, गेमिंग, ऑनलाइन डेटिंग ऐप्स और अन्य उद्योगों द्वारा उपयोगकर्ता-जनित सामग्री (यूजीसी) को मॉडरेट करने के लिए व्यापक रूप से अपनाया गया है। इसमें कई प्रकार की सामग्री शामिल है, जैसे उत्पाद समीक्षाएं, उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल और सोशल मीडिया पोस्ट मॉडरेशन।
रिकॉग्निशन कंटेंट मॉडरेशन एमएल अनुभव की आवश्यकता के बिना छवि और वीडियो मॉडरेशन वर्कफ़्लो को स्वचालित और सुव्यवस्थित करता है। अमेज़ॅन रिकॉग्निशन ग्राहक लाखों छवियों और वीडियो को संसाधित कर सकते हैं, उपयोगकर्ताओं को सुरक्षित रखने और व्यवसाय के अनुरूप रखने के लिए पूरी तरह से प्रबंधित एपीआई और अनुकूलन योग्य मॉडरेशन नियमों के साथ अनुचित या अवांछित सामग्री का कुशलतापूर्वक पता लगा सकते हैं।
टीम ने अत्यधिक सटीक और व्यापक पूर्व-प्रशिक्षित मॉडरेशन मॉडल का लाभ उठाते हुए, नग्नता और काम के लिए सुरक्षित नहीं (एनएसएफडब्ल्यू) सामग्री का पता लगाने के लिए छवि मॉडरेशन सिस्टम में स्व-प्रबंधित एमएल मॉडल के एक सबसेट को अमेज़ॅन रिकॉग्निशन डिटेक्ट मॉडरेशन एपीआई में सफलतापूर्वक स्थानांतरित कर दिया। . अमेज़ॅन रिकॉग्निशन की उच्च सटीकता के साथ, टीम अधिक निर्णयों को स्वचालित करने, लागत बचाने और अपने सिस्टम आर्किटेक्चर को सरल बनाने में सक्षम है।
बेहतर सटीकता और विस्तारित मॉडरेशन श्रेणियाँ
का कार्यान्वयन अमेज़ॅन रिकॉग्निशन इमेज मॉडरेशन एपीआई इसके परिणामस्वरूप अनुचित सामग्री का पता लगाने में उच्च सटीकता प्राप्त हुई है। इसका तात्पर्य यह है कि प्रति वर्ष लगभग 1 मिलियन अतिरिक्त छवियां बिना किसी मानवीय समीक्षा की आवश्यकता के स्वचालित रूप से मॉडरेट की जाएंगी।
कार्य श्रेष्ठता
अमेज़ॅन शॉपिंग टीम सिस्टम आर्किटेक्चर को सरल बनाने में सक्षम थी, जिससे सिस्टम को प्रबंधित करने और बनाए रखने के लिए आवश्यक परिचालन प्रयास कम हो गए। इस दृष्टिकोण ने उन्हें प्रति वर्ष DevOps प्रयास के महीनों की बचत की है, जिसका अर्थ है कि अब वे परिचालन कार्यों पर खर्च करने के बजाय नवीन सुविधाओं को विकसित करने के लिए अपना समय आवंटित कर सकते हैं।
लागत में कमी
रिकॉग्निशन कंटेंट मॉडरेशन की उच्च सटीकता ने टीम को संभावित रूप से अनुचित सामग्री सहित मानव समीक्षा के लिए कम छवियां भेजने में सक्षम बनाया है। इससे मानव संयम से जुड़ी लागत कम हो गई है और मध्यस्थों को अपने प्रयासों को अधिक उच्च-मूल्य वाले व्यावसायिक कार्यों पर केंद्रित करने की अनुमति मिली है। DevOps दक्षता लाभ के साथ, अमेज़ॅन शॉपिंग टीम ने महत्वपूर्ण लागत बचत हासिल की।
निष्कर्ष
उत्पाद समीक्षा मॉडरेशन के लिए स्व-होस्ट किए गए एमएल मॉडल से अमेज़ॅन रिकॉग्निशन मॉडरेशन एपीआई में माइग्रेट करने से महत्वपूर्ण लागत बचत सहित व्यवसायों के लिए कई लाभ मिल सकते हैं। मॉडरेशन प्रक्रिया को स्वचालित करके, ऑनलाइन स्टोर बड़ी मात्रा में उत्पाद समीक्षाओं को जल्दी और सटीक रूप से मॉडरेट कर सकते हैं, यह सुनिश्चित करके ग्राहक अनुभव में सुधार कर सकते हैं कि अनुचित या स्पैम सामग्री को तुरंत हटा दिया जाए। इसके अतिरिक्त, अमेज़ॅन रिकॉग्निशन मॉडरेशन एपीआई जैसी प्रबंधित सेवा का उपयोग करके, कंपनियां अपने स्वयं के मॉडल को विकसित करने और बनाए रखने के लिए आवश्यक समय और संसाधनों को कम कर सकती हैं, जो सीमित तकनीकी संसाधनों वाले व्यवसायों के लिए विशेष रूप से उपयोगी हो सकता है। एपीआई का लचीलापन ऑनलाइन स्टोरों को उनकी विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुरूप अपने मॉडरेशन नियमों और सीमाओं को अनुकूलित करने की भी अनुमति देता है।
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लेखक के बारे में
शिप्रा कनोरिया AWS में प्रधान उत्पाद प्रबंधक हैं। उन्हें मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की शक्ति से ग्राहकों की सबसे जटिल समस्याओं को हल करने में मदद करने का जुनून है। AWS में शामिल होने से पहले, शिप्रा ने Amazon Alexa में 4 साल से अधिक समय बिताया, जहाँ उन्होंने Alexa वॉयस असिस्टेंट पर उत्पादकता से संबंधित कई सुविधाएँ लॉन्च कीं।
लुका एगोस्टिनो रुबिनो अमेज़न शॉपिंग टीम में प्रिंसिपल सॉफ्टवेयर इंजीनियर हैं। वह वर्षों से सामग्री मॉडरेशन और मशीन लर्निंग समाधानों के स्केलिंग और स्वचालन पर ध्यान केंद्रित करते हुए, ग्राहक समीक्षा और प्रश्नोत्तरी जैसी सामुदायिक सुविधाओं पर काम करता है।
लाना झांगो AWS WWSO AI सर्विसेज टीम में एक वरिष्ठ समाधान वास्तुकार हैं, जो कंटेंट मॉडरेशन, कंप्यूटर विज़न, नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग और जेनरेटिव AI के लिए AI और ML में विशेषज्ञता रखते हैं। अपनी विशेषज्ञता के साथ, वह AWS AI/ML समाधानों को बढ़ावा देने और सोशल मीडिया, गेमिंग, ई-कॉमर्स, मीडिया, विज्ञापन और मार्केटिंग सहित विभिन्न उद्योगों में अपने व्यावसायिक समाधानों को बदलने में ग्राहकों की सहायता करने के लिए समर्पित है।
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- स्रोत: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-amazon-shopping-uses-amazon-rekognition-content-moderation-to-review-harmful-images-in-product-reviews/
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