これらの女の子はすでにAI用に特別に設計されたシェルのように見えます
ハッカソンのテーマはかなり曖昧に表現されています：「サイトでのレビューの集計」と「ストアでの商品選択のアシスタント販売者」-元の記事やハッカソン自体のサイトには詳細が見つかりませんでした。 このことから、より興味深いだけになりました。 売り手のAIアシスタントは何をしますか。データベースで必要なモデルを探します。これは、特定のカミソリモデルに興味があるときに店内で非常に時間がかかることがよくあります。 たとえば、サイトでレビューが既に厳密にカタログ化されている場合、レビューを集約するためにAIが必要なのはなぜですか？ 関連するリクエストについてGoogleを少し掘り下げただけで、思考に十分な食料が見つかりました。これにより、私のファンタジーが本格的に拡散しました。
これは、M-Videoハッカソンで実際に何がどのように開発されるかを推測する試みではありません。ハッカソンのWebサイトには、これに関する情報はありません。 これはやる気のある無料のエッセイです。 タスクを解決するためにAIを装備して何ができるか。
サイト上のレビューの集計
インターネット上の「レビュー」と「AI」のトピックについては、いくつかの資料がすでにグーグルで検索されており、その読みに基づいて、2つの考えがありました。
自動モードでのポジティブとネガティブの分離によるレビューの分析
製品ラインの下で常に肯定的なレビューのみを表示することに関心がないストアはどれですか？ レビューの手動による調整は工数と人件費では高すぎるため、ユーザーの自治のメカニズムは、不正行為に対して不満な消費者からの正直で不快なレビューを保護するという意味で正確に制御できません。 そしてここで、オンラインストアは人工知能の救助に来ます。人工知能は、蓄積されたフィードバックデータベースを分析することにより、彼らが書かれたイソピア語に関係なく、肯定的なレビューと否定的なレビューを区別することを学びます。 ちなみに、開発は有用です。Habrは、自己調整メカニズムの微調整の実験に苦しむことなく、投稿がリソースの主題に一致するタイミングを正確に知っているAIを単純にカットします。噛むだけで簡単にプラスできます。 AIが問題を処理するとき、これはもうなくなります。 彼は、Habrがケーキであるという私たちの要求に従って、何を表示するかを単に決定します。 そしておそらく、ハッカソンのチームの1人は、別のタスクに合わせて調整するとカルマの殺人者になるような何かを書き始めるでしょう。
外部ソースによるレビューの集約
製品レビューがさまざまなオンラインストアのサイトだけでなく、Yandexマーケット、ブログ、その他の一般的なアグリゲーターにも残されていると考えている場合は、さらに豊富なトピックです。 また、トランスレーターでのGoogleのニューラルネットワークの実験を思い出すと、前例のない見通しが開かれます。インターネット全体をサーフィンすると、AIは特定の製品の関連するすべてのレビューを収集し、そのための最も客観的なレビューのマトリックスを作成できます-そのようなタスクがある場合 または、タスクが異なる場合、肯定的なレビューの最も完全なマトリックス。
AIアシスタント-誰も拒否できない売り手
もっともっと。 次のハッカソンのトピックを取り上げて、「ストアで商品を選択するためのアシスタントセラー」という特定のAIの作成を定式化したとき、私の想像力さえ少しの間混乱に陥りました。 繰り返しますが、ハッカソンの説明はまったく情報を提供しませんでした。 そして再び、私はインスピレーションを探さなければなりませんでした。 そして、モバイルファースト、ビッグデート、そしてもちろんブロックチェーンについての伝統的なマーケティングのでたらめのどこかで、私は次のヒントテキストに出会いました：
人工知能と機械学習のクラウドサービスは、新しい方法で顧客と通信する機会を提供します。顧客とのやり取りをよりターゲットを絞ってパーソナライズすることです。 Microsoft Azureインテリジェントクラウドプラットフォームに基づいて実装された出場者の新鮮なアイデアは、M。Videoがデジタル変革の道を歩むのに役立ちます。
ヒントは、典型的な1つのソフトウェア大手から来ました。ロシアのデータ処理技術およびマイクロソフトクラウドプラットフォームのマーケティングディレクターであるTatyana Delyaginaが発言しました。 このスレッドのどこを掘ればいいかを知っている人よりもいい人。
彼女の言葉から始めると、AIはディレクトリの検索のアシスタントとしては使用されません。カテゴリの名前から思われるかもしれません。 AIは、売り手に特定の買い手への販売方法を指示します。 繰り返しになりますが、念のため、彼女が本当の意図とは関係ないことを予約し、M-Video hackathonのタスクを設定します。このタスクの設定により、再び可能性の海を見ることができます。
- 資格のあるセールスマンのすべてのテクニックをAIに教えるなど、多かれ少なかれ理解できる-次の「スチーミング」の方法で人の一貫性、興味、示唆性を評価することから、販売は決して100％をマスターしません厳密に本によって、100％に近い販売結果をもたらします。
- ブラックミラースタイルでは、AIが到着して監視カメラに入った交通機関からソーシャルネットワークでの出版物の履歴、購入の履歴、請求など、購入者の背景を分析します。 言い換えれば、売り手のAIアシスタントは理想的な販売機に変えることができ、自発的でも最も意識のある買い手でも反対することはできません。
唯一の望みは、お金を節約することです（おそらく、無条件のベーシックインカムプログラムで電子財布に到着するまでに-誰が知っているのでしょうか？）完璧な競争がとにかくなければ、この状況で理想的なセールスマシンへの完全な配布の間の余分な時間、そして完璧なApple AI売り手が何らかの形で理想的なSamsung AI売り手と私の耳を共有している場合でも、Xiaomiの理想的なAI売り手は何らかの形でそれらすべてのバランスを取る必要があります-最終的に、私は2つの耳しか持たず、3番目のスマートフォンを入れる必要があります もうどこかで。
一般的に、あまり先を走ることなく-私は今、ハッカソン開発者の空想がどのように進むのか、優勝チームがどんなプロジェクトを持ち、M-Videoのためにどのようなプロジェクトを開発するのかについて非常に興味があります。 結果が出るまであと2週間未満です。