Can AI, ML Help Amazon Make Shopping Simpler and More Natural?

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अमेज़ॅन इंडिया में मशीन लर्निंग के उपाध्यक्ष राजीव रस्तोगी ने गैजेट्स 360 के साथ एक साक्षात्कार में कहा, “आज अमेज़ॅन पर मशीन लर्निंग सर्वव्यापी है।” उत्पादों की मांग, और उत्पाद कैटलॉग की गुणवत्ता में सुधार, उत्पादों को वर्गीकृत करना, और डुप्लिकेट उत्पादों को भी समाप्त करना। ”

सबसे बुनियादी उदाहरणों में से एक कैसे वीरांगना उपयोग कर रहा है यंत्र अधिगम (एमएल) तब होता है जब आप किसी क्वेरी को उसके सर्च बार पर गलत वर्तनी देते हैं। ई-कॉमर्स साइट, रस्तोगी ने उल्लेख किया, सटीक परिणाम प्रदान करने के लिए उनकी पाठ्य दूरी को देखने के बजाय टाइप की गई गलत वर्तनी क्वेरी और सही क्वेरी के बीच ध्वन्यात्मक दूरी को देखता है – चाहे आपने कुछ गलत लिखा हो।

उदाहरण के लिए, यदि आप उपलब्ध गीजर विकल्पों को देखने के लिए अमेज़ॅन पर “गीज़र” टाइप करते हैं, तो बाज़ार वर्तनी को स्वतः सुधार देगा और आपको प्रासंगिक परिणाम दिखाएगा। अमेज़ॅन अपनी साइट पर सामग्री का अनुवाद करने के लिए एमएल मॉडल का भी उपयोग कर रहा है भारतीय भाषाएँ जो अब इसका समर्थन करती हैं.

अमेज़न एमएल खोज परिणाम छवि अमेज़न में

अमेज़ॅन मशीन लर्निंग का उपयोग सटीक खोज परिणाम देने के लिए करता है, भले ही आपने प्रश्नों की वर्तनी गलत कर दी हो

बेशक, कंप्यूटर के इस प्रकार के उपयोग अब आम हो गए हैं, और ऐसा कुछ नहीं है जिसके बारे में हम में से अधिकांश लोग सोचते हैं जब हम वाक्यांशों पर विचार करते हैं कृत्रिम होशियारी (एआई), या मशीन लर्निंग।

रस्तोगी ने खुलासा किया कि उनकी टीम वर्तमान में एक बीज पहल पर काम कर रही है जिसका उद्देश्य एक संवादात्मक खरीदारी अनुभव लाना है। इसका उद्देश्य पहली बार ऑनलाइन खरीदारी करने वालों के लिए है जो ई-कॉमर्स साइट के माध्यम से ऑर्डर देने पर ऑफ़लाइन दुकानदारों के साथ संवाद करने में अधिक परिचित हैं।

वार्तालाप वाणिज्य, चैटबॉट्स के माध्यम से, अमेज़ॅन के अपने एलेक्सा जैसे स्मार्ट सहायकों के माध्यम से, उन विचारों में से एक है जो हर कुछ वर्षों में वापस आते रहते हैं क्योंकि तकनीक में सुधार होता है, और रस्तोगी इस बारे में बात करते हैं कि यह अंग्रेजी में टेक्स्ट के साथ कैसे शुरू होगा, लेकिन अन्य भाषाओं में विकसित होगा , और आवाज करने के लिए।

“एक मशीन एक दस्तावेज़ को पढ़ सकती है और फिर दस्तावेज़ के बारे में किसी भी प्रश्न का उत्तर दे सकती है, यह मुश्किल है। उदाहरण के लिए, आज AI किसी फिल्म की समीक्षा नहीं कर सकता… यहां तक ​​कि दस्तावेज़ों के एक सेट को सारांशित करना भी एक चुनौतीपूर्ण समस्या है। इसे एआई द्वारा किसी भी तरह से हल नहीं किया गया है, ”रस्तोगी ने रेखांकित किया।

राजीव रस्तोगी अमेज़न इंडिया कंप्यूटर वैज्ञानिक छवि राजीव रस्तोगी

राजीव रस्तोगी ने एआई के साथ चुनौतियों को स्वीकार किया
फोटो क्रेडिट: अमेज़न

विभिन्न स्तरों पर पाठ और भाषण का विश्लेषण करने के लिए उपयोग किया गया है। लेकिन कंप्यूटर इंजीनियर और डेटा वैज्ञानिक अभी तक एआई और मशीन लर्निंग का उपयोग करने के लिए सटीक आकलन जैसे कि मूवी या उत्पाद समीक्षा उत्पन्न करने के लिए एक प्रासंगिक मिश्रण नहीं खोज पाए हैं। एचईसी मॉन्ट्रियल के सूचना प्रौद्योगिकी विभाग के शोधकर्ता गेरिट वैगनर, रोमन लुक्यानेंको और गाय पारे द्वारा प्रकाशित एक शोध लेख में, साहित्य समीक्षा समीक्षा प्रक्रिया में एआई का उपयोग कैसे किया जा सकता है, यह है विख्यात यहां तक ​​​​कि “तकनीकी रूप से सही उपकरण (जैसे शोधकर्ता)” कभी-कभी उन स्रोतों से जानकारी का मूल्यांकन करने के लिए संघर्ष करते हैं जो अस्पष्ट, भ्रमित करने वाली भाषा और प्रस्तुति का उपयोग करते हैं।

मैकिन्से ग्लोबल इंस्टीट्यूट (एमजीआई) ने माइकल चुई, जेम्स मन्यिका और मेहदी मिरेमाडी के साथ भी साझेदारी की बताया एक लेख में कहा गया है कि एआई मॉडल को “परिस्थितियों के एक सेट से दूसरे में अपने अनुभवों को ले जाने में कठिनाई होती है” और कंपनियों को मॉडल को प्रशिक्षित करने की आवश्यकता होती है, भले ही उपयोग के मामले बहुत समान हों। यह अतिरिक्त संसाधन आवश्यकताओं को जोड़ता है।

टोरंटो स्कारबोरो विश्वविद्यालय और रोटमैन स्कूल ऑफ मैनेजमेंट के प्रबंधन विभाग में संचालन प्रबंधन के सहायक प्रोफेसर श्रेयस सेकर ने कहा कि एआई-आधारित बॉट की प्रभावशीलता मनुष्यों के साथ संवाद करने और उन्हें विशेष रूप से भारत सहित बाजारों में उचित परिणाम देने के लिए निश्चित नहीं है। . सेकर ने किया व्यापक अनुसंधान कैसे ई-कॉमर्स प्लेटफॉर्म अपने संचालन को बढ़ाने के लिए उपभोक्ता और गोदामों दोनों में मशीन लर्निंग का उपयोग कर रहे हैं।

“जब आप इन चैटबॉट से पूछते हैं, तो सरल प्रश्न, जैसे नहीं, क्या कल बारिश होने वाली है? या आप मुझे इस फिल्म का गाना बजा सकते हैं? उन्होंने बहुत बड़ा काम किया है। लेकिन जैसे-जैसे आपको अधिक से अधिक जटिल प्रश्न मिलने लगते हैं, जैसे अरे, क्या आप मेरे ट्रेक के लिए एक अच्छा जूता खोजने में मेरी मदद कर सकते हैं? मुझे लगता है कि चैटबॉट या यहां तक ​​कि . के लिए यह बहुत कठिन है एलेक्सा इस प्रश्न को स्पष्ट रूप से तोड़ने के लिए आपका इरादा क्या है? एक व्यक्ति के रूप में आप क्या हैं और आप अन्य लोगों से कैसे भिन्न हैं? और कौन से उत्पाद आपके लिए मेल खाते हैं?” उन्होंने कहा।

पूर्वाग्रहों और त्रुटियों से निपटना
आजकल एआई और एमएल का उपयोग करने की सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक पूर्वाग्रह और त्रुटियों को सीमित करना है। कंपनी गूगल तथा फेसबुक प्रति माइक्रोसॉफ्ट इन गलतियों से नियमित रूप से निपट रहे हैं। अमेज़न भी है फुलप्रूफ नहीं उस पर सामने.

टोरंटो विश्वविद्यालय स्कारबोरो और रोटमैन स्कूल ऑफ मैनेजमेंट के सेकर ने उल्लेख किया कि अमेज़ॅन के एआई परिनियोजन में बहुत सारे पूर्वाग्रह शामिल हैं जिनके बारे में कंपनी पहले से ही अवगत है और जाहिर तौर पर उन्हें हल करने की दिशा में काम कर रही है, लेकिन यह स्पष्ट नहीं है कि इसने वांछित परिणाम कितने सफलतापूर्वक प्राप्त किए हैं।

“उदाहरण के लिए, शायद ऐतिहासिक रूप से, उपयोगकर्ताओं ने इयरफ़ोन के एक विशेष ब्रांड पर क्लिक किया है, तो क्या होता है कि भविष्य में, मैं उस सटीक ब्रांड को बार-बार बढ़ाता रहता हूं। इसलिए, इसे आमतौर पर किसी प्रकार की लोकप्रियता पूर्वाग्रह कहा जाता है, जहां मैं उन उत्पादों को स्पॉटलाइट करने की कोशिश करता हूं जो पहले से ही लोकप्रिय हैं, और मैं मूल रूप से सिस्टम में अमीरों को अमीर बनने में मदद कर रहा हूं, ”उन्होंने उल्लेख किया।

हालांकि, रस्तोगी दृढ़ता से असहमत थे, और उन्होंने कहा कि अमेज़ॅन का लक्ष्य मानव श्रमिकों की सहायता करना है, न कि उन्हें पूरी तरह से बदलना।

यह किसकी मदद करता है?
AI और ML के उपयोग से Amazon को आपके खरीदारी के व्यवहार और खरीदारी के इतिहास को समझने में मदद मिलती है। यह, हालांकि, कभी-कभी आवेग खरीद की ओर जाता है और बस आपको कुछ ऐसा खरीदने के लिए मना लेता है जिसकी आपको वास्तव में आवश्यकता नहीं है। विशेषज्ञों का मानना ​​है कि खरीदारी के अधिक संवादात्मक अनुभव के साथ यह और बढ़ेगा।

सेकर ने कहा, “मुझे लगता है कि एआई और एमएल निश्चित रूप से विंडो शॉपर्स को रेगुलर शॉपर्स में बदलने के विचार को बढ़ा सकते हैं।” “और यह निश्चित रूप से ऐसा कुछ है जो मुझे लगता है कि अमेज़ॅन को एक बहुत ही प्रेरक विक्रेता के रूप में सोचने का यह एक अच्छा तरीका है।”

होमपेज में अमेज़न आवेग खरीद छवि अमेज़न

Amazon ग्राहकों को नए उत्पाद खरीदने के लिए मनाने के लिए AI और ML एल्गोरिदम का उपयोग करता है

उपभोक्ता स्वयं इस व्यवहार को यह समझकर दूर कर सकते हैं कि एल्गोरिदम उनकी पसंद को कैसे प्रभावित कर सकता है।

सेकर ने कहा, “भले ही हम वही हैं जो अंत में खरीदारी करने के लिए किसी उत्पाद पर क्लिक करते हैं, हम अलग-अलग जगहों पर एल्गोरिथम द्वारा शॉपिंग फ़नल के साथ निर्देशित होते हैं, चाहे वह सिफारिश हो या समीक्षा।”

मैनेजमेंट कंसल्टिंग फर्म टेक्नोपैक में सीनियर पार्टनर और कंज्यूमर, फूड और रिटेल डिवीजनों के प्रमुख अंकुर बिसेन ने कहा कि उपभोक्ताओं को अधिक खरीदने के लिए लुभाने के लिए अमेज़ॅन अपने एल्गोरिदम का उपयोग कैसे करता है, यह बिल्कुल वैसा ही था जैसा कि विज्ञापन, मार्केटिंग और यहां तक ​​​​कि छूट भी। खुदरा दुकान किया।

“अमेज़ॅन इसे बहुत सटीकता के साथ कर रहा है क्योंकि इसे परिभाषित किया गया है,” उन्होंने कहा। “संवादात्मक एआई केवल अमेज़ॅन के एकाधिकार डोमेन के पास नहीं है। हाँ, एलेक्सा की वजह से वे इसमें बहुत अच्छे हैं। लेकिन आप देखेंगे कि संवादी एआई अन्य तकनीकी प्लेटफार्मों द्वारा पेश किए गए विभिन्न रूपों में उभरता है। ”




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