Искусственный интеллект на практике. Бернард Марр
Читать онлайн книгу.
мощности для обработки большого объема данных на необходимой для поисковика супервысокой скорости Google применила все эти возможности к ИИ.
• Финансовые ресурсы Google позволили воспользоваться всеми качественно новыми разработками исследовательских групп и стартапов в сфере ИИ, такими как глубокое обучение.
3. Amazon. Глубокое обучение повышает показатели бизнеса
Основателю книжного интернет-магазина Amazon Джеффу Безосу было все равно, чем торговать: он хотел подняться на буме онлайн-продаж, который предвидел. Сегодня Amazon – международная торговая площадка и ведущий мировой провайдер облачных вычислений. Компания занимает третье место по выручке и рыночной капитализации. Помимо онлайн-магазина и предоставления облачных услуг компания владеет издательским подразделением, кино- и телевизионной студией и производит бытовые товары: электронные книги Kindle, планшетные компьютеры и медиаплееры Fire и умные колонки Amazon Echo.
С начала 1990-х Amazon использовала прогностическую аналитику. И внедряла ее везде – от знаменитого рекомендательного сервиса до оптимизации маршрута роботов в центрах исполнения заказов. В начале последнего десятилетия растущий потенциал машинного обучения заставил интернет-гиганта пересмотреть все аспекты деятельности. Безосу мало было обойти Walmart и Target на рынке продаж – он претендовал на уровень Google, Facebook и Apple и первое место в технологической сфере. Значит, надо было внедрять глубокое обучение в ключевые сервисы и расширять деятельность. Так появились умные колонки Echo с виртуальным помощником Alexa и бескассовые супермаркеты.
Среди дальнейших планов – доставка заказов автоматизированными дронами и «опережающая доставка» (до заказа) товаров, которые могут понравиться клиенту.
Amazon первой внедрила рекомендательный сервис, то есть предложение товаров на основе предыдущих покупок. Это с самого начала было основой бизнес-стратегии компании. За годы аналитические инструменты усовершенствовались, но до сих пор делят пользователей на категории по собранным о них данным, моделируют поведение и предлагают товары, популярные у покупателей из той же категории.
В начале 2014 года компания запустила крупную модернизацию существующей рекомендательной системы: начала внедрять алгоритмы глубокого обучения в прогностические инструменты[31]. Сейчас глубокое обучение встроено в большинство функций сайта, разработанных для персонификации покупательского опыта: «эти товары часто покупают вместе», «купившие этот товар также приобрели…» и т. д.
Глубинные слои нейронных сетей учатся так же, как человеческий мозг, – на данных, которые через них проходят. Алгоритмы постоянно совершенствуются в поиске паттернов и связанных данных – в случае Amazon это данные о транзакциях и покупательском поведении. На этих алгоритмах работают рекомендательный сервис Amazon, поиск Google, лента Facebook и подбор фильмов Netflix. Как и соперники в борьбе за первое место, Amazon делает ставки на глубокое обучение – двигатель революции ИИ.
Amazon использует ИИ в центрах исполнения заказов –
Wired, Inside Amazon’s Artificial Intelligence Flywheel: https://www.wired.com/story/amazon-artificial-intelligence-flywheel/