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전자 상거래 전공 아마존 토요일에는 고객에게 배송되는 과일과 채소의 품질을 평가하는 데 도움이 될 수있는 컴퓨터 비전 기반 솔루션을 구축하고 있다고 밝혔다.
이 회사는 또한 단맛과 숙성과 같은 속성을 감지하기 위해 근적외선 센서를 사용할 계획입니다.
``품질은 과일 및 채소 구매 결정의 핵심 동인 중 하나이며 고객 만족을 달성하는 데 중요한 요소입니다. 인간이 각각의 개별 농산물을 수동으로 검사하여 과일과 채소의 품질을 평가하게합니다. 각 토마토 또는 각 양파는 하루에 수백만 건의 품질 평가로 확장 할 수 없습니다. '' 아마존 인도 부사장 (머신 러닝) Rajeev Rastogi는 Amazon Smbhav 이벤트에서 말했습니다.
그는 회사가 양파와 토마토와 같은 제품에 대한 컴퓨터 비전 기반 등급 지정 솔루션을 구축하고 있다고 덧붙였습니다. ``ML (머신 러닝) 기반 분석은 이미지를 생성하여 절단, 균열, 압력 손상 등과 같은 결함을 감지하고 다른 방법보다 훨씬 낮은 비용으로 하루에 수백만 건의 평가를 수행 할 수 있습니다. 컨베이어 벨트 기반의 자동 등급 지정 및 포장 기계를 개발할 계획입니다.
그는 그래디언트 팩 기계가 수동 그레이딩에 비해 그레이딩 비용을 78 % 줄일 것이라고 덧붙였습니다.
``우리는 또한 근적외선 센서를 사용하여 전통적인 컴퓨터 비전 알고리즘으로 캡처 한 RGB 이미지에서 감지 할 수없는 단맛과 숙성과 같은 속성을 감지하고 분명히 확장 할 수없는 과일을 먹는 것과 같은 파괴적인 방법이 필요합니다. 말했다.
Rastogi는 Amazon의 다양한 전자 상거래 사업 분야에서 수많은 기계 학습 응용 프로그램이 있음을 강조하면서이 회사는 ML을 사용하여 고객에게 제품을 추천하고, 제품에 대한 향후 수요를 예측하고, 제품을 분류하고 중복 제품을 제거하여 제품 카탈로그의 품질을 개선하고 있다고 말했습니다. . ``또한 검색 결과에서 제품 순위를 매기고, 포장 비용을 줄이고, 주소 품질을 개선하고, 리뷰를 통해 제품 설계 통찰력을 확보하기 위해 ML 기술을 적용하고 있습니다.
Rastogi는 플랫폼의 모국어 사용자가 전년 대비 175 % 증가했으며 사용자는 제품보기의 98 % 이상을 해당 지역 언어로 읽을 수 있다고 지적했습니다.
Amazon.in은 힌디어, 칸나다어, 타밀어, 텔루구 어 및 말라 얄 람어의 5 가지 모국어를 지원합니다. 그는 기계 번역이 제목, 글 머리 기호, 설명과 같은 제품 콘텐츠를 영어에서 모국어로 번역하는 데 사용된다고 설명했습니다.
(이 이야기는 Everysecondcounts-themovie 직원에 의해 편집되지 않았으며 신디케이트 된 피드에서 자동 생성됩니다.)