Kupci se vse pogosteje obračajo na ocene izdelkov, da bi lahko sprejemali informirane odločitve na svoji nakupovalni poti, ne glede na to, ali kupujejo vsakodnevne predmete, kot je kuhinjska krpa, ali opravljajo večje nakupe, kot je nakup avtomobila. Te ocene so se spremenile v bistven vir informacij, ki kupcem omogočajo dostop do mnenj in izkušenj drugih strank. Posledično so ocene izdelkov postale ključni vidik vsake trgovine, saj ponujajo dragocene povratne informacije in vpoglede, ki pomagajo pri odločanju o nakupu.
Amazon ima eno največjih trgovin z več sto milijoni razpoložljivih artiklov. Leta 2022 je 125 milijonov strank prispevalo skoraj 1.5 milijarde mnenj in ocen za trgovine Amazon, zaradi česar so spletne ocene na Amazonu dober vir povratnih informacij za stranke. Na lestvici ocen izdelkov, ki se oddajo vsak mesec, je bistveno preveriti, ali so te ocene v skladu z Amazonove smernice skupnosti glede sprejemljivega jezika, besed, videoposnetkov in slik. Ta praksa je vzpostavljena, da strankam zagotovi točne informacije o izdelku in prepreči, da bi ocene vključevale neprimeren jezik, žaljive podobe ali kakršno koli vrsto sovražnega govora, usmerjenega proti posameznikom ali skupnostim. Z uveljavljanjem teh smernic lahko Amazon vzdržuje varno in vključujoče okolje za vse stranke.
Avtomatizacija moderiranja vsebine omogoča Amazonu, da poveča proces in hkrati ohrani visoko natančnost. To je kompleksen problemski prostor z edinstvenimi izzivi in zahteva različne tehnike za besedilo, slike in videoposnetke. Slike so pomemben sestavni del ocen izdelkov, ki imajo pogosto hitrejši učinek na stranke kot besedilo. z Moderiranje vsebine Amazon Rekognition, lahko Amazon samodejno zazna škodljive slike v pregledih izdelkov z večjo natančnostjo, s čimer zmanjša odvisnost od človeških pregledovalcev pri moderiranju takšne vsebine. Moderiranje vsebine prepoznavanja je pomagalo izboljšati dobro počutje moderatorjev in doseči znatne prihranke stroškov.
Moderiranje z modeli ML, ki jih sami gostite
Skupina Amazon Shopping je zasnovala in uvedla sistem moderiranja, ki uporablja strojno učenje (ML) v povezavi s pregledom s strani človeka v zanki (HITL), da zagotovi, da se ocene izdelkov nanašajo na uporabniško izkušnjo z izdelkom in ne vsebujejo neprimernih oz. škodljivo vsebino v skladu s smernicami skupnosti. Podsistem za moderiranje slik, kot je prikazano v naslednjem diagramu, je uporabil več modelov računalniškega vida, ki so jih sami gostili in se sami učili, da je zaznal slike, ki kršijo Amazonove smernice. Upravljavec odločitve določi dejanje moderiranja in poda razloge za svojo odločitev na podlagi rezultatov modelov ML, s čimer se odloči, ali je za sliko potreben nadaljnji pregled s strani moderatorja ali pa je lahko samodejno odobrena ali zavrnjena.
S temi modeli ML, ki jih sami gostimo, je ekipa začela z avtomatiziranjem odločitev o 40 % slik, prejetih kot del pregledov, in nenehno delala na izboljšanju rešitve skozi leta, medtem ko se je soočala z več izzivi:
- Stalna prizadevanja za izboljšanje stopnje avtomatizacije – Ekipa je želela izboljšati natančnost algoritmov ML, da bi povečali stopnjo avtomatizacije. To zahteva stalne naložbe v označevanje podatkov, znanost o podatkih in MLO za usposabljanje in uvajanje modelov.
- Kompleksnost sistema – Kompleksnost arhitekture zahteva naložbe v MLOps, da se zagotovi učinkovito prilagajanje postopka sklepanja ML, da zadosti naraščajočemu prometu pošiljanja vsebine.
Zamenjajte samogostiteljske modele ML z API-jem Rekognition Content Moderation
Amazonsko ponovno vžiganje je upravljana storitev umetne inteligence (AI), ki ponuja vnaprej usposobljene modele prek vmesnika API za moderiranje slik in videa. Za moderiranje uporabniško ustvarjene vsebine (UGC) so ga široko sprejele panoge, kot so e-trgovina, družbeni mediji, igre, spletne aplikacije za zmenke in druge. To vključuje vrsto vrst vsebine, kot so ocene izdelkov, uporabniški profili in moderiranje objav v družabnih medijih.
Rekognition Content Moderation avtomatizira in poenostavi delovne poteke moderiranja slik in videoposnetkov, ne da bi za to potrebovali izkušnje z ML. Stranke Amazon Rekognition lahko obdelajo na milijone slik in videoposnetkov ter učinkovito zaznajo neprimerno ali neželeno vsebino s popolnoma upravljanimi API-ji in prilagodljivimi pravili moderiranja, da zagotovijo varnost uporabnikov in skladnost poslovanja.
Ekipa je uspešno preselila podmnožico samoupravljivih modelov ML v sistemu za moderiranje slik za zaznavanje golote in vsebine, ki ni varna za delo (NSFW) v Amazon Rekognition Detect Moderation API, pri čemer je izkoristila prednosti zelo natančnih in celovitih vnaprej usposobljenih modelov moderiranja . Z visoko natančnostjo Amazon Rekognition je ekipa lahko avtomatizirala več odločitev, prihranila stroške in poenostavila svojo sistemsko arhitekturo.
Izboljšana natančnost in razširjene kategorije moderiranja
Izvajanje API za moderiranje slik Amazon Rekognition je prinesla večjo natančnost zaznavanja neprimerne vsebine. To pomeni, da bo dodatnih približno 1 milijon slik na leto samodejno moderiranih brez potrebe po človeškem pregledu.
Operativna odličnost
Skupini Amazon Shopping je uspelo poenostaviti sistemsko arhitekturo in zmanjšati operativne napore, potrebne za upravljanje in vzdrževanje sistema. Ta pristop jim je prihranil mesece truda DevOps na leto, kar pomeni, da lahko zdaj svoj čas namenijo razvoju inovativnih funkcij, namesto da bi ga porabili za operativne naloge.
Zmanjšanje cene
Visoka natančnost Rekognition Content Moderation je ekipi omogočila, da v človeški pregled pošlje manj slik, vključno s potencialno neprimerno vsebino. To je zmanjšalo stroške, povezane s človeško moderacijo, moderatorjem pa je omogočilo, da svoja prizadevanja osredotočijo na pomembnejše poslovne naloge. V kombinaciji z izboljšanjem učinkovitosti DevOps je ekipa Amazon Shopping dosegla znatne prihranke stroškov.
zaključek
Prehod z modelov ML, ki jih sami gostijo, na Amazon Rekognition Moderation API za moderiranje pregledov izdelkov lahko podjetjem prinese številne prednosti, vključno z znatnimi prihranki stroškov. Z avtomatizacijo postopka moderiranja lahko spletne trgovine hitro in natančno moderirajo velike količine ocen izdelkov, s čimer izboljšajo uporabniško izkušnjo, tako da zagotovijo hitro odstranitev neprimerne ali vsiljene vsebine. Poleg tega lahko podjetja z uporabo upravljane storitve, kot je Amazon Rekognition Moderation API, zmanjšajo čas in sredstva, potrebna za razvoj in vzdrževanje lastnih modelov, kar je lahko še posebej koristno za podjetja z omejenimi tehničnimi viri. Prilagodljivost API-ja tudi omogoča spletnim trgovinam, da prilagodijo svoja pravila moderiranja in pragove, da ustrezajo njihovim posebnim potrebam.
Več o tem moderiranje vsebine na AWS in naše primeri uporabe ML za moderiranje vsebine. Naredite prvi korak k poenostavitev postopkov moderiranja vsebine z AWS.
O avtorjih
Shipra Kanoria je glavni produktni vodja pri AWS. Strastno želi pomagati strankam rešiti njihove najbolj zapletene težave z močjo strojnega učenja in umetne inteligence. Preden se je pridružila AWS, je Shipra več kot 4 leta delala pri Amazon Alexa, kjer je na glasovnem pomočniku Alexa uvedla številne funkcije, povezane s produktivnostjo.
Luca Agostino Rubino je glavni programski inženir v ekipi Amazon Shopping. Dela na funkcijah skupnosti, kot so ocene strank in vprašanja in odgovori, pri čemer se skozi leta osredotoča na moderiranje vsebine ter na skaliranje in avtomatizacijo rešitev strojnega učenja.
Lana Zhang je višji arhitekt rešitev pri AWS WWSO AI Services team, specializiran za AI in ML za moderiranje vsebine, računalniški vid, obdelavo naravnega jezika in generativno umetno inteligenco. S svojim strokovnim znanjem je predana promociji rešitev AWS AI/ML in pomoči strankam pri preoblikovanju njihovih poslovnih rešitev v različnih panogah, vključno z družbenimi mediji, igrami, e-trgovino, mediji, oglaševanjem in trženjem.
- Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
- PlatoESG. Avtomobili/EV, Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
- PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
- ChartPrime. Izboljšajte svojo igro trgovanja s ChartPrime. Dostopite tukaj.
- BlockOffsets. Posodobitev okoljskega offset lastništva. Dostopite tukaj.
- vir: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-amazon-shopping-uses-amazon-rekognition-content-moderation-to-review-harmful-images-in-product-reviews/
- :ima
- : je
- :ne
- :kje
- 1
- 100
- 125
- 2022
- 7
- 700
- a
- Sposobna
- O meni
- sprejemljiv
- dostop
- natančnost
- natančna
- natančno
- Doseči
- doseže
- čez
- Ukrep
- Dodatne
- Poleg tega
- sprejet
- Prednost
- Oglaševanje
- AI
- Storitve AI
- AI / ML
- Usmerjanje
- Alexa
- algoritmi
- uskladiti
- vsi
- dodeliti
- dovoljene
- omogoča
- Prav tako
- Amazon
- Amazonsko ponovno vžiganje
- Amazon Web Services
- an
- in
- kaj
- API
- API-ji
- pristop
- odobren
- približno
- aplikacije
- Arhitektura
- SE
- umetni
- Umetna inteligenca
- Umetna inteligenca (AI)
- AS
- vidik
- Pomočnik
- pomoč
- povezan
- At
- avtomatizirati
- avtomatizira
- samodejno
- avtomatizacija
- Avtomatizacija
- Na voljo
- AWS
- temeljijo
- BE
- postanejo
- bilo
- pred
- Prednosti
- Billion
- poslovni
- podjetja
- Nakup
- by
- CAN
- voziček
- primeri
- izzivi
- kombinirani
- skupnosti
- skupnost
- Podjetja
- kompleksna
- kompleksnost
- skladno
- komponenta
- celovito
- računalnik
- Računalniška vizija
- veznik
- vsebujejo
- vsebina
- Vrste vsebine
- neprekinjeno
- stalno
- prispevali
- strošek
- prihranki pri stroških
- stroški
- bi
- ključnega pomena
- stranka
- Izkušnje s strankami
- Stranke, ki so
- prilagodljiv
- prilagodite
- datum
- znanost o podatkih
- dating
- Odločanje
- Odločitev
- odločitve
- namenjen
- uvajanje
- zasnovan
- želeno
- odkrivanje
- Odkrivanje
- določa
- Razvoj
- razvoju
- drugačen
- razne
- dont
- e-trgovina
- elektronskem poslovanju
- učinkovitosti
- učinkovito
- prizadevanje
- prizadevanja
- omogočena
- omogočanje
- uveljavljanje
- inženir
- zagotovitev
- zagotoviti
- okolje
- zlasti
- bistvena
- Tudi vsak
- vsak dan
- razširiti
- izkušnje
- Doživetja
- strokovno znanje
- s katerimi se sooča
- Lastnosti
- povratne informacije
- manj
- prva
- fit
- prilagodljivost
- Osredotočite
- osredotoča
- po
- za
- iz
- v celoti
- nadalje
- zaslužek
- igre na srečo
- generativno
- Generativna AI
- Pridelovanje
- Garancija
- Smernice
- škodljiva
- Imajo
- he
- pomoč
- pomagal
- pomoč
- jo
- visoka
- več
- zelo
- Kako
- HTML
- HTTPS
- človeškega
- Stotine
- sto milijonov
- slika
- slike
- Takojšen
- vpliv
- Izvajanje
- izvajali
- izboljšanje
- izboljšanju
- in
- vključuje
- Vključno
- Vključno
- Povečajte
- vedno
- posamezniki
- industrij
- obvesti
- Podatki
- obvestila
- inovativne
- vpogledi
- Namesto
- Intelligence
- vmesnik
- v
- naložbe
- IT
- Izdelkov
- ITS
- pridružil
- Potovanje
- jpg
- Imejte
- vzdrževanje
- označevanje
- jezik
- velika
- Največji
- začela
- učenje
- kot
- Limited
- stroj
- strojno učenje
- vzdrževati
- velika
- Znamka
- Izdelava
- upravljanje
- upravlja
- upravitelj
- več
- Trženje
- pomeni
- mediji
- Srečati
- migriral
- milijonov
- milijoni
- ML
- MLOps
- modeli
- zmernost
- mesec
- mesecev
- več
- Najbolj
- več
- naravna
- Obdelava Natural Language
- skoraj
- Nimate
- potrebna
- potrebe
- zdaj
- NSFW
- of
- žaljive
- ponujanje
- Ponudbe
- pogosto
- on
- ONE
- na spletu
- operativno
- operacije
- Komentarji
- or
- Ostalo
- drugi
- naši
- izhod
- več
- Splošni
- lastne
- del
- strastno
- za
- Kraj
- platon
- Platonova podatkovna inteligenca
- PlatoData
- Prispevek
- potencialno
- moč
- praksa
- preprečiti
- , ravnateljica
- problem
- Težave
- Postopek
- obravnavati
- Izdelek
- produktni vodja
- Artiklov
- Profili
- Spodbujanje
- zagotavljajo
- zagotavlja
- zagotavljanje
- nakup
- nakupi
- nakup
- hitro
- območje
- Oceniti
- ocen
- Razlogi
- prejeti
- prejetih
- zmanjša
- Zmanjšana
- zmanjšanje
- o
- pomembno
- odvisnost
- Odstranjeno
- obvezna
- zahteva
- viri
- povzroči
- pregleda
- Mnenja
- pravila
- varna
- Shrani
- Prihranki
- Lestvica
- luske
- skaliranje
- Znanost
- pošljite
- višji
- Storitev
- Storitve
- več
- je
- Nakupovalna
- pomemben
- poenostavitev
- socialna
- družbeni mediji
- Software
- Software Engineer
- trdna
- Rešitev
- rešitve
- SOLVE
- vir
- Vesolje
- spam
- specializacijo
- specifična
- govor
- Poraba
- porabljen
- začel
- Korak
- trgovina
- trgovine
- predložitev
- predložen
- Uspešno
- taka
- sistem
- Bodite
- ob
- Naloge
- skupina
- tehnični
- tehnike
- kot
- da
- O
- njihove
- Njih
- s tem
- te
- jih
- ta
- skozi
- čas
- do
- proti
- Prometa
- usposabljanje
- preoblikovati
- preoblikovanje
- Obračalni
- tip
- Vrste
- edinstven
- nezaželen
- uporaba
- uporabnik
- Uporabniki
- uporablja
- uporabo
- uporablja
- dragocene
- preverjanje
- Video
- Video posnetki
- Vizija
- Voice
- prostornine
- je
- web
- spletne storitve
- ali
- ki
- medtem
- pogosto
- bo
- z
- brez
- besede
- delo
- delal
- delovnih tokov
- deluje
- leto
- let
- Vaša rutina za
- zefirnet