Покупатели все чаще обращаются к обзорам продуктов, чтобы принимать обоснованные решения в процессе совершения покупок, независимо от того, покупают ли они предметы повседневного обихода, такие как кухонное полотенце, или совершают крупные покупки, такие как покупка автомобиля. Эти обзоры превратились в важный источник информации, позволяющий покупателям получить доступ к мнениям и опыту других клиентов. В результате обзоры продуктов стали важнейшим аспектом любого магазина, предлагая ценные отзывы и идеи, которые помогают принимать обоснованные решения о покупке.
У Amazon есть один из крупнейших магазинов с сотнями миллионов доступных товаров. В 2022 году 125 миллионов покупателей оставили почти 1.5 миллиарда отзывов и оценок магазинам Amazon, что сделало онлайн-обзоры Amazon надежным источником обратной связи для покупателей. В масштабе обзоров продуктов, отправляемых каждый месяц, важно убедиться, что эти обзоры соответствуют Принципы сообщества Amazon относительно приемлемого языка, слов, видео и изображений. Эта практика применяется для того, чтобы гарантировать клиентам получение точной информации о продукте, а также для предотвращения включения в обзоры неуместных выражений, оскорбительных изображений или любого рода ненавистнических высказываний, направленных на отдельных лиц или сообщества. Применяя эти рекомендации, Amazon может поддерживать безопасную и инклюзивную среду для всех клиентов.
Автоматизация модерации контента позволяет Amazon масштабировать процесс, сохраняя при этом высокую точность. Это сложное проблемное пространство с уникальными задачами, требующее различных методов для текста, изображений и видео. Изображения являются важным компонентом отзывов о продуктах, часто оказывая более непосредственное влияние на клиентов, чем текст. С Модерация контента Amazon Rekognition, Amazon может автоматически обнаруживать вредоносные изображения в обзорах продуктов с более высокой точностью, уменьшая зависимость от рецензентов для модерации такого контента. Модерация контента Rekognition помогла улучшить самочувствие модераторов и добиться значительной экономии средств.
Модерация с самостоятельными моделями машинного обучения
Команда Amazon Shopping разработала и внедрила систему модерации, которая использует машинное обучение (ML) в сочетании с проверкой «человек в цикле» (HITL), чтобы гарантировать, что обзоры продуктов касаются опыта клиентов с продуктом и не содержат неуместных или вредоносный контент в соответствии с принципами сообщества. Подсистема модерации изображений, как показано на следующей диаграмме, использовала несколько самостоятельных и самообучаемых моделей компьютерного зрения для обнаружения изображений, нарушающих правила Amazon. Обработчик решений определяет действие модерации и предоставляет причины для своего решения на основе выходных данных моделей машинного обучения, тем самым решая, требует ли изображение дальнейшего рассмотрения модератором-человеком или может быть автоматически одобрено или отклонено.
С этими самостоятельными моделями машинного обучения команда начала с автоматизации решений по 40% изображений, полученных в рамках обзоров, и постоянно работала над улучшением решения на протяжении многих лет, сталкиваясь с рядом проблем:
- Постоянные усилия по повышению уровня автоматизации – Команда хотела повысить точность алгоритмов машинного обучения, стремясь увеличить скорость автоматизации. Это требует постоянных инвестиций в маркировку данных, науку о данных и MLOps для обучения и развертывания моделей.
- Сложность системы – Сложность архитектуры требует инвестиций в MLOps, чтобы обеспечить эффективное масштабирование процесса логического вывода для удовлетворения растущего трафика отправки контента.
Замените самостоятельные модели машинного обучения на API модерации контента Rekognition.
Апостол — это служба управляемого искусственного интеллекта (ИИ), которая предлагает предварительно обученные модели через интерфейс API для модерация изображений и видео. Он широко применяется в таких отраслях, как электронная коммерция, социальные сети, игры, приложения для онлайн-знакомств и другие, для модерации пользовательского контента (UGC). Это включает в себя ряд типов контента, таких как обзоры продуктов, профили пользователей и модерация сообщений в социальных сетях.
Rekognition Content Moderation автоматизирует и оптимизирует рабочие процессы модерации изображений и видео, не требуя опыта машинного обучения. Клиенты Amazon Rekognition могут обрабатывать миллионы изображений и видео, эффективно обнаруживая неприемлемый или нежелательный контент, с помощью полностью управляемых API и настраиваемых правил модерации для обеспечения безопасности пользователей и соответствия требованиям бизнеса.
Команда успешно перенесла подмножество моделей машинного обучения с самостоятельным управлением в системе модерации изображений для обнаружения наготы и контента, небезопасного для работы (NSFW), в API Amazon Rekognition Detect Moderation, воспользовавшись высокоточными и комплексными предварительно обученными моделями модерации. . Благодаря высокой точности Amazon Rekognition команда смогла автоматизировать больше решений, сократить расходы и упростить архитектуру своей системы.
Повышенная точность и расширенные категории модерации
Реализация API модерации изображений Amazon Rekognition привело к более высокой точности обнаружения неприемлемого контента. Это означает, что дополнительно примерно 1 миллион изображений в год будут модерироваться автоматически без необходимости какой-либо проверки человеком.
Функциональное совершенство
Команде Amazon Shopping удалось упростить архитектуру системы, сократив операционные усилия, необходимые для управления системой и ее обслуживания. Этот подход сэкономил им месяцы усилий DevOps в год, а это значит, что теперь они могут выделять свое время на разработку инновационных функций вместо того, чтобы тратить его на операционные задачи.
Снижение цены
Высокая точность модерации контента Rekognition позволила команде отправлять на проверку меньше изображений, включая потенциально неприемлемый контент. Это снизило затраты, связанные с модерированием вручную, и позволило модераторам сосредоточить свои усилия на более важных бизнес-задачах. В сочетании с повышением эффективности DevOps команда Amazon Shopping добилась значительной экономии средств.
Заключение
Переход от собственных моделей машинного обучения к API модерации Amazon Rekognition для модерации отзывов о продуктах может предоставить предприятиям множество преимуществ, в том числе значительную экономию средств. Автоматизируя процесс модерации, интернет-магазины могут быстро и точно модерировать большие объемы отзывов о продуктах, улучшая качество обслуживания клиентов, гарантируя быстрое удаление нежелательного или спам-контента. Кроме того, с помощью управляемого сервиса, такого как Amazon Rekognition Moderation API, компании могут сократить время и ресурсы, необходимые для разработки и обслуживания собственных моделей, что может быть особенно полезно для предприятий с ограниченными техническими ресурсами. Гибкость API также позволяет интернет-магазинам настраивать свои правила модерации и пороговые значения в соответствии со своими конкретными потребностями.
Узнать больше о модерация контента на AWS и наш Варианты использования машинного обучения для модерации контента. Сделайте первый шаг навстречу оптимизация операций модерации контента с помощью AWS.
Об авторах
Шипра Канория является главным менеджером по продуктам в AWS. Она увлечена тем, что помогает клиентам решать их самые сложные проблемы с помощью машинного обучения и искусственного интеллекта. До прихода в AWS Шипра более 4 лет работала в Amazon Alexa, где запустила множество функций, связанных с продуктивностью, в голосовом помощнике Alexa.
Лука Агостино Рубино является главным инженером-программистом в команде Amazon Shopping. Он работает над такими функциями сообщества, как «Отзывы клиентов» и «Вопросы и ответы», в течение многих лет уделяя особое внимание модерации контента, а также масштабированию и автоматизации решений машинного обучения.
Лана Чжан является старшим архитектором решений в команде AWS WWSO AI Services, специализирующейся на ИИ и машинном обучении для модерации контента, компьютерного зрения, обработки естественного языка и генеративного ИИ. Благодаря своему опыту она занимается продвижением решений AWS AI/ML и помогает клиентам трансформировать их бизнес-решения в различных отраслях, включая социальные сети, игры, электронную коммерцию, средства массовой информации, рекламу и маркетинг.
- SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
- PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
- ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
- ПлатонЭСГ. Автомобили / электромобили, Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
- ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
- ЧартПрайм. Улучшите свою торговую игру с ChartPrime. Доступ здесь.
- Смещения блоков. Модернизация права собственности на экологические компенсации. Доступ здесь.
- Источник: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-amazon-shopping-uses-amazon-rekognition-content-moderation-to-review-harmful-images-in-product-reviews/
- :имеет
- :является
- :нет
- :куда
- 1
- 100
- 125
- 2022
- 7
- 700
- a
- в состоянии
- О нас
- приемлемый
- доступ
- точность
- точный
- точно
- Достигать
- достигнутый
- через
- Действие
- дополнительный
- Дополнительно
- принял
- плюс
- Реклама
- AI
- Услуги искусственного интеллекта
- AI / ML
- Стремясь
- Alexa
- алгоритмы
- выравнивать
- Все
- выделять
- разрешено
- позволяет
- причислены
- Amazon
- Апостол
- Amazon Web Services
- an
- и
- любой
- API
- API
- подхода
- утвержденный
- приблизительный
- Программы
- архитектура
- МЫ
- искусственный
- искусственный интеллект
- Искусственный интеллект (AI)
- AS
- внешний вид
- помощник
- содействие
- связанный
- At
- автоматизировать
- автоматы
- автоматически
- Автоматизация
- автоматизация
- доступен
- AWS
- основанный
- BE
- становиться
- было
- до
- Преимущества
- миллиард
- бизнес
- бизнес
- покупка
- by
- CAN
- автомобиль
- случаев
- проблемы
- сочетании
- Сообщества
- сообщество
- Компании
- комплекс
- сложность
- уступчивый
- компонент
- комплексный
- компьютер
- Компьютерное зрение
- связь
- содержать
- содержание
- Типы контента
- (CIJ)
- непрерывно
- способствовало
- Цена
- экономия на издержках
- Расходы
- может
- решающее значение
- клиент
- опыт работы с клиентами
- Клиенты
- настраиваемый
- настроить
- данным
- наука о данных
- Знакомства
- Решение
- решение
- решения
- преданный
- развертывание
- предназначенный
- желанный
- обнаруживать
- обнаружение
- определяет
- развивать
- развивающийся
- различный
- Разное
- Dont
- электронная коммерция
- электронной коммерции
- затрат
- эффективно
- усилие
- усилия
- включен
- позволяет
- обеспечение соблюдения
- инженер
- обеспечивать
- обеспечение
- Окружающая среда
- особенно
- существенный
- Каждая
- повседневный
- расширенный
- опыт
- Впечатления
- опыта
- всего лишь пяти граммов героина
- Особенности
- Обратная связь
- меньше
- Во-первых,
- соответствовать
- Трансформируемость
- Фокус
- фокусировка
- после
- Что касается
- от
- полностью
- далее
- Доходы
- игровой
- генеративный
- Генеративный ИИ
- Рост
- гарантия
- методические рекомендации
- вредный
- Есть
- he
- помощь
- помог
- помощь
- ее
- High
- высший
- очень
- Как
- HTML
- HTTPS
- человек
- Сотни
- сотни миллионов
- изображение
- изображений
- немедленная
- Влияние
- реализация
- в XNUMX году
- улучшать
- улучшение
- in
- включает в себя
- В том числе
- включительно
- Увеличение
- все больше и больше
- лиц
- промышленности
- наделяют информацией
- информация
- сообщил
- инновационный
- размышления
- вместо
- Интеллекта
- Интерфейс
- в
- Вложения
- IT
- пункты
- ЕГО
- присоединение
- путешествие
- JPG
- Сохранить
- хранение
- маркировка
- язык
- большой
- крупнейших
- запустили
- изучение
- такое как
- Ограниченный
- машина
- обучение с помощью машины
- поддерживать
- основной
- сделать
- Создание
- управлять
- управляемого
- менеджер
- многих
- Маркетинг
- означает
- Медиа
- Встречайте
- мигрировали
- миллиона
- миллионы
- ML
- млн операций в секунду
- Модели
- умеренность
- Месяц
- месяцев
- БОЛЕЕ
- самых
- с разными
- натуральный
- Обработка естественного языка
- почти
- Необходимость
- необходимый
- потребности
- сейчас
- Эротика
- of
- наступление
- предлагающий
- Предложения
- .
- on
- ONE
- онлайн
- оперативный
- Операционный отдел
- Мнения
- or
- Другое
- Другое
- наши
- выходной
- за
- общий
- собственный
- часть
- страстный
- для
- Часть
- Платон
- Платон Интеллектуальные данные
- ПлатонДанные
- После
- потенциально
- мощностью
- практика
- предотвращать
- Основной
- Проблема
- проблемам
- процесс
- обработка
- Продукт
- Менеджер по продукции
- Отзывы о товаре
- Профили
- Содействие
- обеспечивать
- приводит
- обеспечение
- покупки
- Покупка
- покупка
- быстро
- ассортимент
- Обменный курс
- рейтинги
- причины
- Получать
- получила
- уменьшить
- Цена снижена
- снижение
- по
- соответствующие
- опора
- удален
- обязательный
- требуется
- Полезные ресурсы
- результат
- обзоре
- Отзывы
- условиями,
- безопасный
- Сохранить
- экономия
- Шкала
- Весы
- масштабирование
- Наука
- Отправить
- старший
- обслуживание
- Услуги
- несколько
- она
- Шоппинг
- значительный
- упростить
- Соцсети
- социальные сети
- Software
- Инженер-программист
- твердый
- Решение
- Решения
- РЕШАТЬ
- Источник
- Space
- спам
- специализация
- конкретный
- речь
- Расходы
- потраченный
- и политические лидеры
- Шаг
- магазин
- магазины
- представление
- представленный
- Успешно
- такие
- система
- взять
- с
- задачи
- команда
- Технический
- снижения вреда
- чем
- который
- Ассоциация
- их
- Их
- тем самым
- Эти
- они
- этой
- Через
- время
- в
- к
- трафик
- Обучение
- преобразован
- превращение
- Поворот
- напишите
- Типы
- созданного
- нежелательный
- использование
- Информация о пользователе
- пользователей
- использования
- через
- использовать
- ценный
- проверить
- Видео
- Видео
- видение
- Режимы
- тома
- законопроект
- Web
- веб-сервисы
- будь то
- который
- в то время как
- широко
- будете
- без
- слова
- Работа
- работавший
- Рабочие процессы
- работает
- год
- лет
- ВАШЕ
- зефирнет