В условиях пандемии электронная коммерция составляет почти шестую часть розничных продаж в США, а такие платформы, как Shopify, подпитывают кембрийский взрыв магазинов.
Чтобы конкурировать с гигантами электронной коммерции, этим магазинам нужны столь же хорошие механизмы рекомендаций по продуктам. Эксперты по машинному обучению в Depict.ai обращаются именно к этой потребности, и я с гордостью сообщаю, что Initialized провела свой раунд начального финансирования с участием Y Combinator, EQT Ventures, Liquid 2 Ventures и Northzone.
Рекомендации - ключевой фактор успеха интернет-магазина. Они помогают покупателю находить лучшие результаты при просмотре и увеличивают продажи. Машинное обучение - важная часть современных систем рекомендаций. Они могут не только предоставить гораздо больше рекомендаций, которые могут дать люди, но и предоставить рекомендации, которые лучше предвосхищают желания покупателей.
Но не все модели машинного обучения одинаково хороши, и мир машинного обучения имеет тенденцию к все большим и большим моделям с признаками того, что огромные обычно обученные модели могут быть более успешными, чем меньшие модели, обученные на меньшем (или более предметном) данных. Эта тенденция, пожалуй, наиболее ярко демонстрируется в последнее время рядом неожиданных результатов, построенных на GPT-3.
Поэтому неудивительно, что крупнейшие магазины электронной коммерции, такие как Amazon, обычно дают лучшие рекомендации, учитывая, что у них самый большой объем данных. У них есть огромные запасы, история покупок и накопленные результаты предыдущих рекомендаций, которые они используют, чтобы постоянно создавать все более совершенные механизмы рекомендаций.
Небольшие магазины электронной коммерции в такой же степени, как и Amazon, зависят от увеличения доходов за счет рекомендаций, но размер этих магазинов, естественно, ограничивает объем данных, которые они могут ввести в модель. Хуже того, эта среда с низким объемом данных требует данных, которые чрезвычайно специфичны для отдельного магазина, что вынуждает владельцев магазинов выполнять глубокую интеграцию с поставщиками рекомендаций, передавая конфиденциальную информацию о продажах.
Здесь Depict.ai применяет другой подход. Они создают одну огромную модель для всех своих клиентов. Они могут просканировать интернет-магазин, выяснить, какой у него инвентарь, и дать лучшие рекомендации по всем продуктам без каких-либо внутренних продаж или данных о клиентах. Владельцу магазина очень просто включить Depict.ai на свой сайт с помощью нескольких строк кода, не дожидаясь дополнительного обучения конфиденциальной внутренней информации магазина.
Создание такой модели - это большая сложная техническая работа, но если мы когда-либо встречали кого-нибудь, кто справился бы с этой задачей, это были бы Оливер Эдхольм и Антон Осика, основатели Depict.ai. Оливеру всего 18 лет, но он занимается профессиональным исследованием искусственного интеллекта с 15 лет и имеет большой опыт работы с передовыми моделями машинного обучения.
Если у вас есть интернет-магазин, определенно попробуйте Depict.ai и посмотрите, насколько точнее могут быть ваши рекомендации.
