Сегодня уже во всех каналах появилась эта новость с криками "они делали фейк!1!!1!"🤦♂️. (Amazon Fresh, магазин без касс)
Советую от таких каналов отписываться сразу, если они про ML:)
Видео о том как такие магазины работают я делал ещё 2 года назад . Так что тем кому интересно подробности - прошу туда.
Если в двух словах:
1️⃣ Решение чисто с камер невозможно сделать с 100% точностью. Увеличением числа камер (в том числе с 3Д компонентой) можно улучшать точность до достаточно высокой. Так же можно улучшать точность за счет аккуратной выкладки. Но и то и то снижает экономическую эффективность магазина (дороже система, выше цена разработки, выше цена эксплуатации).
2️⃣ Решение можно сделать с почти 100% точностью, но тогда в каждую полку надо встраивать весы. Но это тоже повышает цену эксплуатации и обслуживания. Появляются ограничения на товары, и.т.д.
3️⃣ Как результат - большая часть компаний делает на камерах, но оставляют в системе человека. Несколько вариантов как их используют:
A) Проверять треки людей, верифицировать покупки. Почти все делают это на этапе внедрения.
B) Смотреть только те треки где пользователь нажал кнопку "не сошлось".
C) Проверять взаимодействия с товаром когда где-то что-то не сходиться, подозрительные треки.
Так же, надо всегда дообучать. Появляются новые товары, могут быть новые регионы мира где используют другую одежду, может меняться дизайн магазина, и.т.д. Меня смущает что они говорят про 1000 разметчиков. Но может быть у них там партайм.
Но главная проблема - это косты и продуктовая задача.
1) Вся это система нужна для уменьшения числа продавцов. Но скорее всего отказаться полностью от них будет нельзя, а цена покупки + цена поддержки будет больше цены продавца.
2) Вся эта система не может защитить от воров. Её достаточно просто можно обмануть. А если система не предназначена для защиты от воров - почему не поставить киоски самосканирования на выходе, либо "умные тележки"?
Как результат - почти все ушли в сторону киосков с защитой от обмана или умных тележек. Именно это сделал Амазон. Именно так ещё раньше сделал Х5, именно так сделали ещё куча компаний.
ML - это обычно не про создание чего-то нового, а про оптимизацию процессов.
Советую от таких каналов отписываться сразу, если они про ML:)
Видео о том как такие магазины работают я делал ещё 2 года назад . Так что тем кому интересно подробности - прошу туда.
Если в двух словах:
1️⃣ Решение чисто с камер невозможно сделать с 100% точностью. Увеличением числа камер (в том числе с 3Д компонентой) можно улучшать точность до достаточно высокой. Так же можно улучшать точность за счет аккуратной выкладки. Но и то и то снижает экономическую эффективность магазина (дороже система, выше цена разработки, выше цена эксплуатации).
2️⃣ Решение можно сделать с почти 100% точностью, но тогда в каждую полку надо встраивать весы. Но это тоже повышает цену эксплуатации и обслуживания. Появляются ограничения на товары, и.т.д.
3️⃣ Как результат - большая часть компаний делает на камерах, но оставляют в системе человека. Несколько вариантов как их используют:
A) Проверять треки людей, верифицировать покупки. Почти все делают это на этапе внедрения.
B) Смотреть только те треки где пользователь нажал кнопку "не сошлось".
C) Проверять взаимодействия с товаром когда где-то что-то не сходиться, подозрительные треки.
Так же, надо всегда дообучать. Появляются новые товары, могут быть новые регионы мира где используют другую одежду, может меняться дизайн магазина, и.т.д. Меня смущает что они говорят про 1000 разметчиков. Но может быть у них там партайм.
Но главная проблема - это косты и продуктовая задача.
1) Вся это система нужна для уменьшения числа продавцов. Но скорее всего отказаться полностью от них будет нельзя, а цена покупки + цена поддержки будет больше цены продавца.
2) Вся эта система не может защитить от воров. Её достаточно просто можно обмануть. А если система не предназначена для защиты от воров - почему не поставить киоски самосканирования на выходе, либо "умные тележки"?
Как результат - почти все ушли в сторону киосков с защитой от обмана или умных тележек. Именно это сделал Амазон. Именно так ещё раньше сделал Х5, именно так сделали ещё куча компаний.
ML - это обычно не про создание чего-то нового, а про оптимизацию процессов.