¡En los tiempos modernos, Amazon está en todas partes! Y aunque Machine Learning ha sido durante mucho tiempo parte de Amazon, ¡ahora parece que ML está en todas partes! Desde Amazon Alexa hasta Amazon AWS e incluso Amazon Prime, todo utiliza Machine Learning. ¡Y estos son solo los artículos más comunes! De hecho, Amazon ha invertido mucho en la investigación del aprendizaje automático en casi todos los campos imaginables, como los principios éticos, la computación cuántica, la atención médica, la robótica, la percepción, los servicios en la nube, los asistentes virtuales, etc.
Amazon es una empresa tan amplia con más de un billón de dólares en patrimonio neto. Para administrar y escalar todos sus negocios en varios campos, como el envío de productos, servicios, transmisión en línea y servicios a través de Internet, y también la administración de la nube, Amazon utiliza el aprendizaje automático y la inteligencia artificial en sus servicios para que pueda cumplir con las expectativas. de los consumidores y también puede mejorar la calidad de sus servicios, al observar los comentarios y las revisiones de los clientes. Amazon utiliza la gran cantidad de datos almacenados en sus bases de datos en la nube sobre la información relacionada con los clientes y los proporciona para alimentar los datos en los algoritmos de aprendizaje automático para que puedan tomar algunas decisiones y análisis significativos que aumentarán aún más su negocio.
Ahora aprenderemos cómo Amazon utiliza técnicas y algoritmos de aprendizaje automático para impulsar y mejorar su negocio y la experiencia del usuario para los usuarios. Pero antes de eso, debes saber qué es exactamente Machine Learning.
¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático es el proceso de análisis y estudio de las estadísticas y análisis de datos que pueden proporcionar fuentes de datos sin procesar para identificar los patrones de uso comunes de los usuarios y recopilar esta información para brindar sus servicios a los usuarios apropiados al tomar decisiones comerciales efectivas. El aprendizaje automático es una parte de la inteligencia artificial (IA) que permite que la computadora aprenda de su experiencia con la máquina en función de los datos y las cifras que ha procesado del pasado y, en función de esos datos, aprende continuamente nuevas habilidades y destrezas. para mejorar aún más su rendimiento. La tecnología de aprendizaje automático no necesita programarse por separado, solo requiere un gran conjunto de bases de datos para aprender y mejorar continuamente.
El aprendizaje automático es aplicable en vastas áreas de inteligencia artificial como reconocimiento de imágenes, reconocimiento de voz, análisis de predicción, estadísticas, etc. Los sistemas informáticos implementados con estos algoritmos de aprendizaje automático son más inteligentes y potentes porque pueden aprender por sí mismos sin necesidad de ser programado según la adaptación del usuario. Los algoritmos de aprendizaje automático requieren una gran cantidad de bases de datos para aprender de esos datos y aplicar sus elementos analíticos a diferentes escenarios de casos de uso en el negocio.
Por ahora, veamos algunas de las formas en que Amazon utiliza actualmente el aprendizaje automático para que podamos comprender el alcance completo de sus aplicaciones en el futuro.
¿Cómo ayuda el aprendizaje automático a Amazon?
Estas son las siguientes formas en que Machine Learning ayuda a Amazon a mejorar la experiencia del usuario y sus sistemas de recomendación:
1. Comercio electrónico
En el mercado de comercio electrónico considerado como Amazon, tenemos millones de usuarios en todo el mundo que tienen opciones muy diferentes y una gama ilimitada de intereses en varios productos, considerando las marcas, precios, tamaños, formas, colores, etc. , Amazon ayuda a almacenar todos los datos en la base de datos que buscan sus usuarios, para que los algoritmos de Machine Learning aprendan de esos datos en la base de datos . Machine Learning utiliza el historial de compras y el patrón de los usuarios y luego lo relaciona con las prácticas de fraude que se están llevando a cabo. Además, proporciona anuncios dirigidos específicos y recomendaciones a los usuarios en función de promociones personalizadas de diferentes tipos de marcas electrónicas.
Amazon puede recopilar todos los patrones de uso y el historial de búsqueda de los usuarios para recomendar los productos y mostrarles tipos de productos similares para cumplir con la demanda prevista de estos productos y servicios. Machine Learning juega un papel importante en esta tarea, ya que sería muy difícil si los empleados manuales tuvieran que realizar esta tarea, pero Machine Learning aprende de esos datos en la base de datos y se aplica en consecuencia en sus sistemas de recomendación. Los científicos e investigadores de datos construyen e implementan algoritmos de aprendizaje automático a gran escala que aprenden de una gran cantidad de datos con escalabilidad y confiabilidad para realizar las tareas automáticamente en sus sistemas de recomendación y negocios de anuncios dirigidos.
2. SEO
Cuando un gran número de usuarios busca un determinado producto en Amazon en un momento determinado entonces, empieza a ser trending position en sus anuncios, en sus sistemas de recomendación, y en los anuncios de Facebook e Instagram que muestra a sus usuarios, una búsqueda motor de Amazon y varias otras búsquedas web como Google, Bing, etc. Utiliza traducción automática estadística (SMT) , que es una forma elegante de decir que analiza millones de documentos para consultas relacionadas con la búsqueda. Utiliza técnicas de SEO para clasificarse en la parte superior con el fin de mejorar su productividad. Si quieres saber más sobre SEO, lee ¿Cómo convertirse en un experto en SEO?
3. Amazon SageMaker
Amazon SageMaker es otro paso para Amazon hacia más prácticas comerciales basadas en el aprendizaje automático. Utiliza terabytes de datos de las bases de datos de Amazon y les ayuda a eliminar todo el desperdicio de empaque que se hace al predecir el pronóstico de compra del usuario y luego identificar cuáles de los productos más pequeños se pueden enviar en una bolsa de papel pequeña y requieren menos empaque para ordenar para reducir todos los envases de residuos. Amazon SageMaker ayuda a obtener información de los diversos flujos que los almacenes de Amazon presentan en diferentes ubicaciones que básicamente indican cuánto empaque es adecuado para cada producto y servicio y qué cantidad de material de empaque se debe usar para que no dañe el medio ambiente.
4. Membresía de Amazon Prime
El video de Amazon Prime sirve a los usuarios con recomendaciones apropiadas de la serie web que les encantaría ver. Toma los datos de la cuenta principal de Amazon del usuario y luego recopila y realiza un estudio sobre todos los análisis y estadísticas para considerar recomendar la serie web al usuario en función de su historial de visualización y retención anterior. Lo mismo sucede con los servicios de música de Amazon Prime, los usuarios son recomendados para el tipo de música similar que les encanta escuchar en función de su historial y experiencia personalizada. Amazon también ejecuta varios otros servicios además del comercio electrónico, que también incluye la membresía Prime de Amazon que ofrece películas, canciones y entrega rápida. Machine Learning también toma un papel protagónico en esos servicios.
Por ejemplo, si a un usuario le encanta ver películas ficticias en inglés que contienen escenas criminales y dramáticas y que se basan en hechos reales, entonces el servicio Amazon Prime brindará a los usuarios la recomendación adecuada de esos tipos de programas en función de estas categorías del usuario. sobre su historial de visualización y su uso. De manera similar, Amazon usa lo mismo para la música. Si a un usuario le encanta escuchar canciones pop en inglés de algún cantante, Amazon Prime Music le recomendará más canciones de ese tipo.
5. Alexa
Alexa también es parte de Amazon, que utiliza Machine Learning para predecir qué información solicitará el usuario y luego, en función de eso, brinda una experiencia de usuario rica cuando el usuario hace la pregunta. Alexa también utiliza inteligencia artificial que mejora el reconocimiento de voz y ayuda a recopilar todos los modelos de datos de voz con fines de regresión y análisis de datos. Los datos y el aprendizaje automático utilizados por Amazon Alexa desempeñan un papel importante en el funcionamiento de su procesamiento inteligente del lenguaje natural (NLP) y la generación de lenguaje natural (NLG)que entienden el lenguaje humano y luego les responden adecuadamente según el tono del usuario y el contexto al que se refiere. Alexa Voice Services (AVS) es básicamente un conjunto de algoritmos de aprendizaje automático que impulsan Amazon Alexa que están presentes en todo el mundo y se actualizan regularmente para proporcionar la información más reciente. Además, Amazon Alexa es capaz de responder las preguntas con la voz de celebridades famosas con la ayuda de tecnologías de aprendizaje profundo.
Desafíos técnicos
- Las capacidades de IA de Amazon están diseñadas para proporcionar a los clientes las recomendaciones de productos más precisas y específicas. Estos algoritmos de aprendizaje automático son capaces de contribuir a casi el 40% del negocio total de Amazon al brindar recomendaciones de compra personalizadas a sus clientes en función de su comportamiento en la web.
- Amazon SageMaker es otra herramienta innovadora de aprendizaje automático desarrollada por el equipo de ML en el departamento de AWS. Amazon SageMaker es responsable de cuidar el medio ambiente al elegir los envases de cartón de tamaño más efectivo para su entrega a sus clientes. Ayuda a tomar decisiones de empaque más sostenibles al mismo tiempo que cumple con la buena calidad del empaque.
- Los algoritmos de aprendizaje automático en Amazon se crean teniendo en cuenta varios terabytes de datos de las diversas bases de datos que almacenan los datos. Estos datos se organizan y filtran y se proporcionan a los distintos departamentos para analizar la necesidad de la hora y atender situaciones de horario comercial crítico cuando los clientes piden mucho al mismo tiempo.
- Amazon ha desarrollado un «enrutador basado en la intención» construido con algoritmos de aprendizaje automático donde las quejas y reseñas de los clientes se organizan y segregan en función de la expresión y la emoción que muestran sus quejas. Por ejemplo, las quejas que son menos groseras se resuelven mediante el reemplazo del producto y las que son más agresivas requieren que la empresa pague algunos créditos adicionales al cliente por las pérdidas que ha enfrentado.
Amazon es una gran empresa de un billón de dólares que se enfoca principalmente en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para servir a sus usuarios y también brinda una experiencia práctica y fácil de usar que adapta recomendaciones personalizadas y anuncios dirigidos según sus gustos en compras de productos, películas, música, etc. Machine Learning lo ayuda a llegar a una gran cantidad de personas, aumentando su alcance y haciéndolo más útil al identificar los patrones de los usuarios y tomar decisiones basadas en ellos sin ninguna intervención humana. Amazon espera desarrollar asistentes de compras digitales más personalizados para sus clientes para mejorar su amplio alcance a los consumidores utilizando técnicas de aprendizaje automático. Por lo tanto, hemos aprendido todo sobre varias técnicas y métodos a través de los cuales Amazon utiliza Machine Learning.e inteligencia artificial para escalar su negocio y cumplir con las expectativas de los clientes.