Khách hàng ngày càng chuyển sang xem xét sản phẩm để đưa ra quyết định sáng suốt trong hành trình mua sắm của mình, cho dù họ mua những vật dụng hàng ngày như khăn lau bếp hay những giao dịch mua lớn như mua ô tô. Những đánh giá này đã trở thành một nguồn thông tin thiết yếu, cho phép người mua hàng tiếp cận ý kiến và trải nghiệm của những khách hàng khác. Do đó, đánh giá sản phẩm đã trở thành một khía cạnh quan trọng của bất kỳ cửa hàng nào, cung cấp phản hồi và thông tin chi tiết có giá trị để giúp đưa ra quyết định mua hàng.
Amazon có một trong những cửa hàng lớn nhất với hàng trăm triệu mặt hàng có sẵn. Vào năm 2022, 125 triệu khách hàng đã đóng góp gần 1.5 tỷ đánh giá và xếp hạng cho các cửa hàng Amazon, khiến các đánh giá trực tuyến tại Amazon trở thành nguồn phản hồi vững chắc cho khách hàng. Ở quy mô đánh giá sản phẩm được gửi hàng tháng, điều cần thiết là phải xác minh rằng những đánh giá này phù hợp với Nguyên tắc cộng đồng của Amazon về ngôn ngữ, từ ngữ, video và hình ảnh được chấp nhận. Biện pháp này được áp dụng để đảm bảo khách hàng nhận được thông tin chính xác về sản phẩm và ngăn chặn các bài đánh giá bao gồm ngôn ngữ không phù hợp, hình ảnh phản cảm hoặc bất kỳ loại lời nói căm thù nào hướng tới cá nhân hoặc cộng đồng. Bằng cách thực thi những nguyên tắc này, Amazon có thể duy trì một môi trường an toàn và toàn diện cho tất cả khách hàng.
Tự động kiểm duyệt nội dung cho phép Amazon mở rộng quy trình trong khi vẫn giữ được độ chính xác cao. Đó là một không gian vấn đề phức tạp với những thách thức riêng và đòi hỏi các kỹ thuật khác nhau cho văn bản, hình ảnh và video. Hình ảnh là thành phần có liên quan trong đánh giá sản phẩm, thường mang lại tác động ngay lập tức đến khách hàng hơn là văn bản. Với Kiểm duyệt nội dung Rekognition của Amazon, Amazon có thể tự động phát hiện các hình ảnh có hại trong các bài đánh giá sản phẩm với độ chính xác cao hơn, giảm sự phụ thuộc vào người đánh giá để kiểm duyệt nội dung đó. Kiểm duyệt nội dung Rekognition đã giúp cải thiện phúc lợi của con người và đạt được mức tiết kiệm chi phí đáng kể.
Kiểm duyệt với các mô hình ML tự lưu trữ
Nhóm Mua sắm Amazon đã thiết kế và triển khai hệ thống kiểm duyệt sử dụng máy học (ML) kết hợp với đánh giá con người trong vòng lặp (HITL) để đảm bảo các đánh giá sản phẩm xoay quanh trải nghiệm của khách hàng với sản phẩm và không chứa nội dung không phù hợp hoặc nội dung có hại theo nguyên tắc cộng đồng. Hệ thống con kiểm duyệt hình ảnh, như được minh họa trong sơ đồ sau, đã sử dụng nhiều mô hình thị giác máy tính tự lưu trữ và tự huấn luyện để phát hiện những hình ảnh vi phạm nguyên tắc của Amazon. Trình xử lý quyết định xác định hành động kiểm duyệt và đưa ra lý do cho quyết định của mình dựa trên đầu ra của mô hình ML, từ đó quyết định xem hình ảnh có cần người kiểm duyệt xem xét thêm hay không hay có thể được tự động phê duyệt hoặc từ chối.
Với các mô hình ML tự lưu trữ này, nhóm đã bắt đầu bằng cách tự động hóa các quyết định đối với 40% hình ảnh nhận được trong quá trình đánh giá và liên tục nỗ lực cải thiện giải pháp trong nhiều năm trong khi phải đối mặt với một số thách thức:
- Những nỗ lực liên tục để cải thiện tỷ lệ tự động hóa – Nhóm mong muốn cải thiện độ chính xác của thuật toán ML, nhằm tăng tỷ lệ tự động hóa. Điều này đòi hỏi phải đầu tư liên tục vào ghi nhãn dữ liệu, khoa học dữ liệu và MLOps để đào tạo và triển khai mô hình.
- Độ phức tạp của hệ thống – Sự phức tạp về kiến trúc đòi hỏi phải đầu tư vào MLOps để đảm bảo quy trình suy luận ML có quy mô hiệu quả nhằm đáp ứng lưu lượng gửi nội dung ngày càng tăng.
Thay thế các mô hình ML tự lưu trữ bằng API kiểm duyệt nội dung Rekognition
Nhận thức lại Amazon là dịch vụ trí tuệ nhân tạo (AI) được quản lý cung cấp các mô hình được đào tạo trước thông qua giao diện API cho kiểm duyệt hình ảnh và video. Nó đã được áp dụng rộng rãi bởi các ngành như thương mại điện tử, truyền thông xã hội, trò chơi, ứng dụng hẹn hò trực tuyến và các ngành khác để kiểm duyệt nội dung do người dùng tạo (UGC). Điều này bao gồm nhiều loại nội dung, chẳng hạn như đánh giá sản phẩm, hồ sơ người dùng và kiểm duyệt bài đăng trên mạng xã hội.
Kiểm duyệt nội dung Rekognition tự động hóa và hợp lý hóa quy trình kiểm duyệt hình ảnh và video mà không yêu cầu trải nghiệm ML. Khách hàng của Amazon Rekognition có thể xử lý hàng triệu hình ảnh và video, phát hiện nội dung không phù hợp hoặc không mong muốn một cách hiệu quả với các API được quản lý hoàn toàn và các quy tắc kiểm duyệt có thể tùy chỉnh để đảm bảo an toàn cho người dùng và doanh nghiệp tuân thủ.
Nhóm đã di chuyển thành công một tập hợp con các mô hình ML tự quản lý trong hệ thống kiểm duyệt hình ảnh để phát hiện nội dung khỏa thân và không an toàn cho công việc (NSFW) sang API kiểm duyệt Amazon Rekognition Detect Moderation, tận dụng các mô hình kiểm duyệt được đào tạo trước toàn diện và có độ chính xác cao . Với độ chính xác cao của Amazon Rekognition, nhóm đã có thể tự động hóa nhiều quyết định hơn, tiết kiệm chi phí và đơn giản hóa kiến trúc hệ thống của họ.
Cải thiện độ chính xác và mở rộng danh mục kiểm duyệt
Việc thực hiện API kiểm duyệt hình ảnh Amazon Rekognition đã mang lại độ chính xác cao hơn cho việc phát hiện nội dung không phù hợp. Điều này ngụ ý rằng khoảng 1 triệu hình ảnh bổ sung mỗi năm sẽ được tự động kiểm duyệt mà không cần bất kỳ sự xem xét nào của con người.
Hoạt động xuất sắc
Nhóm Mua sắm Amazon đã có thể đơn giản hóa kiến trúc hệ thống, giảm nỗ lực vận hành cần thiết để quản lý và bảo trì hệ thống. Cách tiếp cận này đã giúp họ tiết kiệm được nhiều tháng nỗ lực DevOps mỗi năm, điều đó có nghĩa là giờ đây họ có thể phân bổ thời gian để phát triển các tính năng đổi mới thay vì dành thời gian cho các nhiệm vụ vận hành.
Giảm chi phí
Độ chính xác cao từ Kiểm duyệt nội dung Rekognition đã cho phép nhóm gửi ít hình ảnh hơn để con người đánh giá, bao gồm cả nội dung có thể không phù hợp. Điều này đã giảm chi phí liên quan đến việc kiểm duyệt con người và cho phép người kiểm duyệt tập trung nỗ lực vào các nhiệm vụ kinh doanh có giá trị cao hơn. Kết hợp với mức tăng hiệu quả của DevOps, nhóm Mua sắm Amazon đã tiết kiệm được đáng kể chi phí.
Kết luận
Việc di chuyển từ mô hình ML tự lưu trữ sang API kiểm duyệt Amazon Rekognition để kiểm duyệt đánh giá sản phẩm có thể mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp, bao gồm cả việc tiết kiệm chi phí đáng kể. Bằng cách tự động hóa quy trình kiểm duyệt, các cửa hàng trực tuyến có thể kiểm duyệt khối lượng lớn đánh giá sản phẩm một cách nhanh chóng và chính xác, cải thiện trải nghiệm của khách hàng bằng cách đảm bảo rằng nội dung không phù hợp hoặc spam sẽ nhanh chóng bị xóa. Ngoài ra, bằng cách sử dụng dịch vụ được quản lý như API kiểm duyệt Amazon Rekognition, các công ty có thể giảm thời gian và nguồn lực cần thiết để phát triển và duy trì mô hình của riêng mình, điều này có thể đặc biệt hữu ích cho các doanh nghiệp có nguồn lực kỹ thuật hạn chế. Tính linh hoạt của API cũng cho phép các cửa hàng trực tuyến tùy chỉnh các quy tắc và ngưỡng kiểm duyệt để phù hợp với nhu cầu cụ thể của họ.
Tìm hiểu thêm về kiểm duyệt nội dung trên AWS và của chúng tôi Các trường hợp sử dụng ML kiểm duyệt nội dung. Thực hiện bước đầu tiên hướng tới hợp lý hóa các hoạt động kiểm duyệt nội dung của bạn với AWS.
Về các tác giả
Shipra Kanoria là Giám đốc sản phẩm chính tại AWS. Cô đam mê giúp khách hàng giải quyết những vấn đề phức tạp nhất của họ bằng sức mạnh của máy học và trí tuệ nhân tạo. Trước khi gia nhập AWS, Shipra đã có hơn 4 năm làm việc tại Amazon Alexa, nơi cô đã giới thiệu nhiều tính năng liên quan đến năng suất trên trợ lý giọng nói Alexa.
Luca Agostino Rubino là Kỹ sư phần mềm chính trong nhóm Mua sắm Amazon. Anh làm việc về các tính năng Cộng đồng như Đánh giá của khách hàng và Hỏi đáp, tập trung trong nhiều năm vào Kiểm duyệt nội dung cũng như mở rộng quy mô và tự động hóa các giải pháp Học máy.
Trương Lana là Kiến trúc sư giải pháp cấp cao tại nhóm Dịch vụ AI của AWS WWSO, chuyên về AI và ML để kiểm duyệt nội dung, Thị giác máy tính, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên và AI sáng tạo. Với chuyên môn của mình, cô tận tâm quảng bá các giải pháp AI/ML của AWS và hỗ trợ khách hàng chuyển đổi các giải pháp kinh doanh của họ trong nhiều ngành khác nhau, bao gồm truyền thông xã hội, trò chơi, thương mại điện tử, truyền thông, quảng cáo & tiếp thị.
- Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
- PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
- Trung tâmESG. Ô tô / Xe điện, Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
- PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
- ChartPrime. Nâng cao trò chơi giao dịch của bạn với ChartPrime. Truy cập Tại đây.
- BlockOffsets. Hiện đại hóa quyền sở hữu bù đắp môi trường. Truy cập Tại đây.
- nguồn: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-amazon-shopping-uses-amazon-rekognition-content-moderation-to-review-harmful-images-in-product-reviews/
- : có
- :là
- :không phải
- :Ở đâu
- 1
- 100
- 125
- 2022
- 7
- 700
- a
- Có khả năng
- Giới thiệu
- chấp nhận được
- truy cập
- chính xác
- chính xác
- chính xác
- Đạt được
- đạt được
- ngang qua
- Hoạt động
- thêm vào
- Ngoài ra
- con nuôi
- Lợi thế
- Quảng cáo
- AI
- Dịch vụ AI
- AI / ML
- Định hướng
- Alexa
- thuật toán
- sắp xếp
- Tất cả
- chỉ định
- cho phép
- cho phép
- Ngoài ra
- đàn bà gan dạ
- Nhận thức lại Amazon
- Amazon Web Services
- an
- và
- bất kì
- api
- API
- phương pháp tiếp cận
- phê duyệt
- gần đúng
- ứng dụng
- kiến trúc
- LÀ
- nhân tạo
- trí tuệ nhân tạo
- Trí tuệ nhân tạo (AI)
- AS
- khía cạnh
- Trợ lý
- trợ giúp
- liên kết
- At
- tự động hóa
- tự động hóa
- tự động
- tự động hóa
- Tự động hóa
- có sẵn
- AWS
- dựa
- BE
- trở nên
- được
- trước
- Lợi ích
- Tỷ
- kinh doanh
- các doanh nghiệp
- Mua
- by
- CAN
- xe hơi
- trường hợp
- thách thức
- kết hợp
- Cộng đồng
- cộng đồng
- Các công ty
- phức tạp
- phức tạp
- compliant
- thành phần
- toàn diện
- máy tính
- Tầm nhìn máy tính
- kết hợp
- chứa
- nội dung
- Loại nội dung
- liên tục
- liên tục
- đóng góp
- Phí Tổn
- tiết kiệm chi phí
- Chi phí
- có thể
- quan trọng
- khách hàng
- kinh nghiệm khach hang
- khách hàng
- tùy biến
- tùy chỉnh
- dữ liệu
- khoa học dữ liệu
- hò
- Quyết định
- quyết định
- quyết định
- dành riêng
- triển khai
- thiết kế
- mong muốn
- phát hiện
- Phát hiện
- xác định
- phát triển
- phát triển
- khác nhau
- khác nhau
- dont
- thương mại điện tử
- thương mại điện tử
- hiệu quả
- hiệu quả
- nỗ lực
- những nỗ lực
- kích hoạt
- cho phép
- thực thi
- ky sư
- đảm bảo
- đảm bảo
- Môi trường
- đặc biệt
- thiết yếu
- Mỗi
- hàng ngày
- mở rộng
- kinh nghiệm
- Kinh nghiệm
- chuyên môn
- phải đối mặt với
- Tính năng
- thông tin phản hồi
- ít hơn
- Tên
- phù hợp với
- Linh hoạt
- Tập trung
- tập trung
- tiếp theo
- Trong
- từ
- đầy đủ
- xa hơn
- thu nhập
- chơi game
- thế hệ
- Trí tuệ nhân tạo
- Phát triển
- Bảo hành
- hướng dẫn
- có hại
- Có
- he
- giúp đỡ
- đã giúp
- giúp đỡ
- cô
- Cao
- cao hơn
- cao
- Độ đáng tin của
- HTML
- HTTPS
- Nhân loại
- Hàng trăm
- hàng trăm triệu
- hình ảnh
- hình ảnh
- lập tức
- Va chạm
- thực hiện
- thực hiện
- nâng cao
- cải thiện
- in
- bao gồm
- Bao gồm
- Bao gồm
- Tăng lên
- lên
- các cá nhân
- các ngành công nghiệp
- báo
- thông tin
- thông báo
- sáng tạo
- những hiểu biết
- thay vì
- Sự thông minh
- Giao thức
- trong
- Đầu Tư
- IT
- mặt hàng
- ITS
- tham gia
- cuộc hành trình
- jpg
- Giữ
- giữ
- ghi nhãn
- Ngôn ngữ
- lớn
- lớn nhất
- phát động
- học tập
- Lượt thích
- Hạn chế
- máy
- học máy
- duy trì
- chính
- làm cho
- Làm
- quản lý
- quản lý
- giám đốc
- nhiều
- Marketing
- có nghĩa
- Phương tiện truyền thông
- Gặp gỡ
- di cư
- triệu
- hàng triệu
- ML
- MLOps
- mô hình
- điều độ
- tháng
- tháng
- chi tiết
- hầu hết
- nhiều
- Tự nhiên
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
- gần
- Cần
- cần thiết
- nhu cầu
- tại
- nsfw
- of
- phản cảm
- cung cấp
- Cung cấp
- thường
- on
- ONE
- Trực tuyến
- hoạt động
- Hoạt động
- Ý kiến
- or
- Nền tảng khác
- Khác
- vfoXNUMXfipXNUMXhfpiXNUMXufhpiXNUMXuf
- đầu ra
- kết thúc
- tổng thể
- riêng
- một phần
- đam mê
- mỗi
- Nơi
- plato
- Thông tin dữ liệu Plato
- PlatoDữ liệu
- Bài đăng
- có khả năng
- quyền lực
- thực hành
- ngăn chặn
- Hiệu trưởng
- Vấn đề
- vấn đề
- quá trình
- xử lý
- Sản phẩm
- giám đốc sản xuất
- Nhận xét sản phẩm
- Profiles
- Thúc đẩy
- cho
- cung cấp
- cung cấp
- mua
- mua hàng
- mua
- Mau
- phạm vi
- Tỷ lệ
- xếp hạng
- lý do
- nhận
- nhận
- giảm
- Giảm
- giảm
- về
- có liên quan
- sự phụ thuộc
- Đã loại bỏ
- cần phải
- đòi hỏi
- Thông tin
- kết quả
- xem xét
- Đánh giá
- quy tắc
- an toàn
- Lưu
- Tiết kiệm
- Quy mô
- quy mô
- mở rộng quy mô
- Khoa học
- gửi
- cao cấp
- dịch vụ
- DỊCH VỤ
- một số
- chị ấy
- Mua sắm
- có ý nghĩa
- đơn giản hóa
- Mạng xã hội
- truyền thông xã hội
- Phần mềm
- Kỹ sư phần mềm
- rắn
- giải pháp
- Giải pháp
- động SOLVE
- nguồn
- Không gian
- thư rác
- chuyên
- riêng
- phát biểu
- Chi
- tiêu
- bắt đầu
- Bước
- hàng
- cửa hàng
- nộp hồ sơ
- trình
- Thành công
- như vậy
- hệ thống
- Hãy
- dùng
- nhiệm vụ
- nhóm
- Kỹ thuật
- kỹ thuật
- hơn
- việc này
- Sản phẩm
- cung cấp their dịch
- Them
- bằng cách ấy
- Kia là
- họ
- điều này
- Thông qua
- thời gian
- đến
- đối với
- giao thông
- Hội thảo
- chuyển đổi
- biến đổi
- Quay
- kiểu
- loại
- độc đáo
- không mong muốn
- sử dụng
- người sử dang
- Người sử dụng
- sử dụng
- sử dụng
- tận dụng
- Quý báu
- xác minh
- Video
- Video
- tầm nhìn
- Giọng nói
- khối lượng
- là
- web
- các dịch vụ web
- liệu
- cái nào
- trong khi
- rộng rãi
- sẽ
- với
- không có
- từ
- Công việc
- làm việc
- Luồng công việc
- công trinh
- năm
- năm
- trên màn hình
- zephyrnet