아마존의 포장재 최적화 알고리즘

기사 일자 : 2023-01-30

https://techneedle.com/archives/42708

아마존은 과포장 이렇게 해결한다

 

22년 기준, 아마존은 3억명의 고객과 190만명의 판매자, 175개 이상의 풀필먼트 센터를 보유하고 있는 거대 글로벌 기업이다.

 

아마존의 입장에서는 포장제를 최적화 시키는 것이 작업의 편의, 고객경험의 향상, 에너지 절약 등의 이유로 굉장이 중요한 이슈이다.

이들은 Reducing Amazon’s packaging waste using multimodal deep learning이라는 논문에서 딥러닝을 활용해 포장을 최적하는 방법을 소개했다.

 

첫째로 상품기본 정보와 상품의 긍정적/부정적 후기와 같은 텍스트 정보에 집중했다.

둘째로 풀필먼트 센터로 들어오는 상품의 이미지를 대규모 컴퓨터 비전 기술을 이용해 분석했다.

셋째로 좋은 성능의 머신러닝 모델을 학습하기 위해서 포장애 문제가 있는 상품과 문제가 없는 상품 데이터가 5 : 5 비율로 필요했는데, 포장에 문제가 없는 상품의 비율이 부족했다. 아마존은 Two-phase Learning with Random Under Sampling을 통해 이러한 데이터 불균형을 해결했다.

마지막으로 텍스트, 이미지 등 다양한 데이터를 고려하는 다중 형식 딥러닝 모델을 고안했다. 마치 사람이 직접 눈으로 상품정보와 상품 후기를 확인한 상태에서 실제 상품을 보면서 어떻게 포장해야 할지에 대해 판단하는 모델을 만들게 된 것이다.