机器学习团队如何为全球客户开发创新技术

应对多语言市场的技术挑战

某中心印度机器学习副总裁带领团队服务超过6亿在线用户，这些用户使用超过22种语言和19,500种方言。团队开发的模型已在全球范围内应用，例如确保产品图片与标题匹配以提升目录质量，以及在搜索排名中引入配送速度特征。

核心技术创新

自适应移动体验

针对印度移动网络速度波动的问题，团队开发了预测模型，基于设备特征、基站信息和请求延迟等标准识别网络状况不佳的用户，为其提供简化的页面体验。

多语言搜索优化

为应对印度强烈的区域偏好，团队在搜索中加入了产品区域销售数据作为特征，确保搜索结果能展示区域流行商品。

地址质量评估系统

针对印度等新兴市场地址非结构化的问题，团队开发了基于机器学习的"地址可投递性评分"系统，在地址创建时识别并拦截质量差、不完整的地址。

产品目录优化

使用多种深度学习模型从产品标题和图像中提取属性（如颜色），填补缺失的产品信息。采用注意力机制使卷积神经网络聚焦于图像中需要提取颜色的区域。

可持续发展创新

团队在欧洲机器学习会议上提出了确定产品最佳包装方式的新模型。通过开发带有约束条件的线性模型，并在数据增强过程中保持顺序性，该模型已应用于数十万个包裹，显著减少了运输损坏并节省了运输成本。

疫情期间的技术应对

感染风险评估模型

团队开发了名为CRISP的概率图模型，通过块吉布斯采样算法计算个体感染风险评分，并使用蒙特卡洛期望最大化算法推断每次接触的感染传播概率。

虚拟取件点系统

运营团队疫情期间建立了虚拟取件点，通过地址分割机器学习模型从客户输入的送货地址中提取公寓楼名称，并向这些客户发送功能通知邮件，邮件打开率超过50%。

技术方法亮点

团队广泛使用半监督学习技术训练神经网络，大幅减少了对标注数据的需求。通过分析词汇周围的文本模式，算法能够理解词语间的相似性而无需显式指定同义词关系。

这些创新展示了如何利用机器学习技术解决现实世界中的复杂问题，从提升购物体验到应对全球性挑战。