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Microsoft Branchenblogs

Der britische Online Händler ASOS ist seit 2000 eine Top Fashion Destination für 20 bis 30-Jährige. ASOS sieht sich als datengetrieben und fokussiert auf Kundenauswahl, bspw. werden Artikel in 30 verschiedenen Größen weltweit angeboten. ASOS nutzt Data Science, um Datenmodelle für Produktempfehlungen zu erstellen. Drei spezialisierte Teams waren bisher bei der Entwicklung der Datenmodelle beteiligt, die alle unterschiedliche Technologien und Werkzeuge nutzten. Dies führte zu bspw. Wartezeiten bei der Entwicklung und erschwerte das ganzheitliche Testen der Modelle.

Während eines 4-wöchigen Hackathons entwickelten ASOS Ingenieure und Data Scientists gemeinsam mit Microsoft den neuen „Brand Recommender“. Die verarbeiteten Datenmengen sind enorm. So greifen bspw. 19.2 Millionen Kunden täglich auf Gigabytes von Daten zu, die über Azure Cosmos DB global skalieren. Der „Brand Recommender“ nutzt den Azure Machine Learning Service und Deep Learning Virtual Machine, um GPU-basierte Instanzen auf virtuellen Maschinen für das Trainieren der Deep Learning Modelle bereitzustellen.

„Da Azure Machine Learning eine agnostische Plattform bildet, nutzen wir den Service mit jeder Technologie, die unsere Bedarfe erfüllt.“ sagt Naeem Khedarun, Principal Software Engineer AI, ASOS. Die Data Scientists müssen jetzt nicht länger virtuelle Maschinen manuell konfigurieren oder Jobs anstoßen, dies wird über den Azure Machine Learning Service gemanagt. Das nun übergreifende Data Science Team mit 50 Scientists ist durch die Standardisierung auf Azure Machine Learning in der Lage, die Einführungszeit für Datenmodelle von sechs Monaten auf ungefähr sechs Wochen zu verkürzen. Khedarun ergänzt: „Wir haben eine KI Transformation der operativen Entwicklung erreicht, indem wir KI Fähigkeiten in alle Aspekte eingebracht haben. Wir haben den Azure Machine Learning Service nicht nur genutzt, um technische Herausforderungen zu meistern, sondern auch um unsere organisatorischen und operationalen Herausforderungen zu lösen.“

 

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Die komplette (englische) Customer Story lesen Sie hier.

 

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