Платформа продуктов Amazon с искусственным интеллектом поможет вам делать покупки умнее

Агравал — ведущий инженер в компании Веб-сервисы Amazon в Сиэтле. Эксперт в области искусственного интеллекта и машинное обучениестарший член IEEE работал над проектом Microsoft Бинг поисковая система прежде чем переехать на Amazon. Он также разработал несколько функций для Команды Майкрософтплатформа прямых сообщений компании.

«Я работаю в сфере искусственного интеллекта уже более 20 лет», — говорит он. «Меня до сих пор поражает то, как много мы можем сделать с помощью технологий».

Он делится своим опытом и страстью к технологиям в качестве активного члена и волонтера Секция IEEE в Сиэтле. Он организует и проводит семинары по развитию карьеры, на которых учат людей создавать агента искусственного интеллекта, который может выполнять задачи автономно с минимальным человеческим контролем.

Карьера в области ИИ, вдохновленная компьютером

Агравал родился и вырос в Чиргаоне, отдаленной деревне в штате Уттар-Прадеш. Индия. Когда он рос, ни у кого в Чиргаоне не было компьютера. Его семья владела аптекой, к которой Агравал должен был присоединиться после окончания средней школы. Вместо этого его дядя и старший брат посоветовали ему поступить в колледж и найти свое хобби.

Он наслаждался математика и физике, и он решил получить степень бакалавра статистики в Университет Аллахабада. После окончания учебы в 1996 году он получил степень магистра. в области статистики, статистического контроля качества и исследования операций в Индийский статистический институт в Калькутте.

Будучи в ISI, он впервые увидел компьютер в лаборатории Нихил Р. Палпрофессор электроники и коммуникаций. Пал работал над выявлением аномальных скоплений клеток на изображениях маммограммы с помощью нечеткая модель c-среднихметод кластеризации данных, использующий алгоритм машинного обучения.

Агравал получил степень магистра в 1998 году. По его словам, он был настолько вдохновлен работой Пала, что остался в университете, чтобы получить вторую степень магистра в области компьютерных наук.

После окончания учебы в 2001 году он присоединился к Новелл в качестве старшего инженера-программиста в офисе в Бангалоре, Индия. Он помог разработать iFolderплатформу хранения, которая позволяет пользователям на разных компьютерах выполнять резервное копирование, доступ и управление своими файлами.

Через четыре года Агравал покинул Novell и присоединился к компании Novell. Майкрософт инженером-разработчиком программного обеспечения, работающим в компании Кампус в Хайдарабаде в Индии. Он был частью команды, разрабатывающей систему для обновления программного обеспечения Microsoft с XP к Виста.

Через два года его перевели в группу разработки Бингзамена Microsoft Live Search, запущенного в 2006 году.

Улучшение поисковой системы Microsoft

Уровень трафика Live Search составлял менее 2 процентов, и он изо всех сил старался не отставать от него. Google«Это более быстрая и удобная для пользователя система», — говорит Агравал. Ему было поручено улучшить результаты поиска, но, по словам Агравала, у него и его команды не было достаточно данных о поиске пользователей для обучения модели машинного обучения.

По его словам, особенно важны данные для запросов с привязкой к местоположению, например о близлежащих кафе или ресторанах.

Чтобы преодолеть эти проблемы, команда использовала детерминистический подход. алгоритмы для создания более структурированного поиска. Такие алгоритмы дают одни и те же ответы на любой запрос, в котором используются одни и те же конкретные термины. Этот процесс дает результаты, беря ключевые слова, такие как места, даты и цены, и находя их на веб-страницах. Чтобы помочь поисковой системе понять, что нужно пользователям, Агравал разработал уточнение запросов, которое предлагало им уточнить поиск. Затем инструмент машинного обучения ранжировал результаты от наиболее к наименее релевантным.

Чтобы тестировать новые функции до их запуска, Агравал и его команда создали онлайн-платформу для экспериментов A/B. Контролируемые тесты были проведены на различных версиях продуктов, платформа проанализировала показатели производительности и вовлеченности пользователей, а затем создала систему показателей, показывающую изменения в обновленных функциях.

По данным Bing, запущенного в 2009 году, сейчас он является второй по величине поисковой системой в мире. Черный ворон.

За 10 лет работы над системой Агравал модернизировал ее. Он также работал с отделом рекламы над улучшением услуг Microsoft в Bing. Объявления, соответствующие поиску человека, отображаются среди результатов поиска.

«Работа кажется простой, — говорит Агравал, — но за каждой поисковой системой стоят сотни инженеров, которые обеспечивают рекламу, формулирование запросов, ранжирование, релевантность и определение местоположения».

Тестирование продуктов перед запуском

Агравал был повышен до разработка программного обеспечения менеджер в 2010 году. Пять лет спустя его перевели в офис Microsoft в Сиэтле. В то время компания развертывала новые функции для существующих платформ без предварительного их тестирования для обеспечения эффективности. Вместо этого, по словам Агравала, они измеряли свою производительность после выпуска, и это сеяло хаос.

Он предложил использовать свою онлайн-платформу для экспериментов A/B на всех продуктах Microsoft, а не только на Bing. Его руководитель одобрил эту идею. За шесть месяцев Агравал и его команда модифицировали инструмент для использования в масштабах всей компании. По его словам, благодаря платформе Microsoft смогла беспрепятственно предоставлять пользователям новейшие продукты.

Еще через два года его повысили до главного технического менеджера Microsoft Teams, которая столкнулась с проблемами с пользовательский опытговорит он.

«Многие сотрудники получали от 50 до 100 сообщений в день, и это было для них непосильной задачей», — говорит Агравал. Чтобы уменьшить стресс, он возглавил команду, которая разработала первую функцию машинного обучения системы: Trending. В нем были определены пять наиболее важных сообщений, на которых пользователи должны сосредоточиться. Агравал также возглавил запуск функции эмодзи-реакций, совместного использования экрана и видеозвонков для Teams.

По его словам, в 2020 году он был готов к новому опыту и покинул Microsoft, чтобы присоединиться к Amazon в качестве руководителя разработки.

Улучшенные покупки на Amazon.

Агравал возглавлял команду Amazon, которая вручную собирала информацию о продуктах компании. розничная торговля каталог для создания глоссария. Данные, которые включали размеры продукта, цвет и производителя, использовались для стандартизации языка в описаниях продуктов, чтобы обеспечить более единообразие списков.

Это особенно важно, когда речь идет о сторонних продавцах, отмечает он. Продавцы, размещающие товар, вводили столько информации, сколько хотели. Агравал создал систему, которая автоматически предлагает язык из глоссария по мере набора текста продавцом.

Он также разработал алгоритм искусственного интеллекта, который использует терминологию глоссария для уточнения результатов поиска на основе того, что пользователь вводит в строку поиска. Например, когда покупатель вводит «красный миксер», алгоритм перечисляет под строкой поиска продукты, соответствующие описанию. Затем покупатель может нажать на товар из списка.

В 2023 году каталог ритейлера стал слишком большим, чтобы Агравал и его команда могли собирать информацию вручную, поэтому они создали инструмент искусственного интеллекта, который мог бы делать это за них. Он стал основой для системы искусственного интеллекта каталога Amazon.

Собрав информацию о продуктах со всего Интернета, ИИ-каталог использует большие языковые модели обновлять списки Amazon с недостающей информацией, исправлять ошибки и переписывать названия и спецификации продуктов, чтобы сделать их более понятными для покупателя, говорит Агравал.

Компания ожидает, что инструмент искусственного интеллекта увеличит продажи в этом году на 7,5 миллиардов долларов США, согласно данным Репортаж Fox News в июле.

В поисках цели в IEEE

С тех пор как Агравал присоединился к IEEE в декабре прошлого года, он был повышен до старшего члена и стал активным волонтером.

«Членство в IEEE открыло двери для сотрудничества, наставничества и профессионального роста», — говорит он. «IEEE укрепил мои технические знания и лидерские качества, помогая мне продвигаться по карьерной лестнице».

Агравал – это социальные сети председатель секции IEEE в Сиэтле. Он также является заместителем председателя Общество вычислительной разведки IEEE.

Он был сопредседателем семинара Всемирный саммит лидеров IEEE New Era AIкоторый проходил с 5 по 7 декабря в Сиэтле. Мероприятие собрало лидеров правительства и отрасли, а также исследователей и новаторов, работающих над искусственным интеллектом, интеллектуальными устройствами, беспилотные летательные аппаратыи подобные технологии. Они исследовали, как можно использовать новые инструменты в кибербезопасностьмедицинская сфера и национальные спасение при стихийных бедствиях миссии.

Агравал говорит, что он всегда в курсе передовых технологий, рецензируя 15 журналов IEEE.

«Организация играет очень важную роль в обеспечении аутентичности всего, что она делает», — говорит он. «Если журнальная статья имеет логотип IEEE, вы можете поверить, что это было тщательно и старательно рассмотрено».