Berta Sándor
Nem tudja előrejelezni a következő rendeléseket az Amazon
Úgy tűnik semmi sem lett a kereskedelmi óriáscég korábbi szabadalmából.
Az Amazon évekkel ezelőtt nyújtotta be azt a szabadalmát, amelynek lényege egy olyan technológia kifejlesztése volt, amelynek segítségével előrejelezhető az, hogy a felhasználók milyen termékeket vásárolnak meg a jövőben és így a csomag már a megrendelés előtt elküldhető az adott személyhez közeli raktárba. A Forbes magazin akkoriban zseniálisnak nevezte az elképzelést. A társaság öt évvel ezelőtt megkapta a szabadalmi védettséget, de az ötletből azóta sem lett semmi, pedig volt elég idő a fejlesztésekre, sőt, akár az áttörés elérésére is.
Cédric Archambeau, a társaság gépi tanulási részlegének egyik vezetője azt nyilatkozta a Business Insidernek, hogy nem dolgoznak olyan modelleken, amelyek előrejelezhetik azt, hogy az ügyfeleik mit fognak legközelebb megrendelni, de hasonló megoldásokkal foglalkoznak. A felhasználói adatokból különböző mintákat generálnak és azokból olyan dolgokra következtetnek, hogy ha valaki asztalt vesz, akkor valószínűleg székeket is fog vásárolni mellé. Azt látják, hogy bizonyos adatcsomagok eltérő szokásokhoz és mintákhoz vezetnek, de azokból nem építenek olyan modelleket, amelyeket később sablonokként alkalmazhatnak. A készített mintákat személyre szabott termékajánlások tervezésére használják.
Amennyiben valaki egy virágcserepet rendel az áruházban, akkor különböző öntözőkannákat ajánlanak neki. Ezek az ajánlások, akkor is elkísérik az embereket, ha elhagyják az Amazon honlapját és más oldalakon böngésznek. S pont ez a probléma: ha valaki vásárolt valamit, akkor az információ sosem tűnik el az ajánlatokból. Ez pedig - érthetően - rendkívül sok felhasználót zavar. Archambeau úgy vélte, ez a kérdés nagyon bonyolult, mert vannak termékek, amelyeket többször is megrendelnek az emberek, más dolgokat pedig nem. Az egyszeri és a visszatérő vásárlások harmonizálása, s a tapasztalatok integrálása a használt algoritmusokba ezért rendkívül nehéz. Ettől függetlenül történtek előrelépések a vásárlási prognózisok területén, de ugyanakkor a termékajánlásoknál is még bőven fejlesztésre szorulnak.
Az Amazon évekkel ezelőtt nyújtotta be azt a szabadalmát, amelynek lényege egy olyan technológia kifejlesztése volt, amelynek segítségével előrejelezhető az, hogy a felhasználók milyen termékeket vásárolnak meg a jövőben és így a csomag már a megrendelés előtt elküldhető az adott személyhez közeli raktárba. A Forbes magazin akkoriban zseniálisnak nevezte az elképzelést. A társaság öt évvel ezelőtt megkapta a szabadalmi védettséget, de az ötletből azóta sem lett semmi, pedig volt elég idő a fejlesztésekre, sőt, akár az áttörés elérésére is.
Cédric Archambeau, a társaság gépi tanulási részlegének egyik vezetője azt nyilatkozta a Business Insidernek, hogy nem dolgoznak olyan modelleken, amelyek előrejelezhetik azt, hogy az ügyfeleik mit fognak legközelebb megrendelni, de hasonló megoldásokkal foglalkoznak. A felhasználói adatokból különböző mintákat generálnak és azokból olyan dolgokra következtetnek, hogy ha valaki asztalt vesz, akkor valószínűleg székeket is fog vásárolni mellé. Azt látják, hogy bizonyos adatcsomagok eltérő szokásokhoz és mintákhoz vezetnek, de azokból nem építenek olyan modelleket, amelyeket később sablonokként alkalmazhatnak. A készített mintákat személyre szabott termékajánlások tervezésére használják.
Amennyiben valaki egy virágcserepet rendel az áruházban, akkor különböző öntözőkannákat ajánlanak neki. Ezek az ajánlások, akkor is elkísérik az embereket, ha elhagyják az Amazon honlapját és más oldalakon böngésznek. S pont ez a probléma: ha valaki vásárolt valamit, akkor az információ sosem tűnik el az ajánlatokból. Ez pedig - érthetően - rendkívül sok felhasználót zavar. Archambeau úgy vélte, ez a kérdés nagyon bonyolult, mert vannak termékek, amelyeket többször is megrendelnek az emberek, más dolgokat pedig nem. Az egyszeri és a visszatérő vásárlások harmonizálása, s a tapasztalatok integrálása a használt algoritmusokba ezért rendkívül nehéz. Ettől függetlenül történtek előrelépések a vásárlási prognózisok területén, de ugyanakkor a termékajánlásoknál is még bőven fejlesztésre szorulnak.