使用NLP和ML缓解零售痛点

零售业务的一个客户需要一种方法来减少流失率, 更好地优化分类, 纠正库存扭曲. 使用NLP和机器学习, Synerzip的专家们构建了一个平台,可以用自然语言与人类交互,并提供说明性的分析,以最大限度地减少问题的影响.

 

预测加油站最佳加油的燃料供应需求

菠菜大平台的团队通过积极分析每个站点的消耗量,帮助客户进行燃料供应链管理. 然后,他们将这些数据与外部数据源相结合,以更好地预测未来的客户可能拥有什么. 这些预测允许他们更好地管理他们的库存,并降低拥有成本.

 
 

与招聘公司内部知情人士积极学习

我们的ML团队通过“阅读”申请人的简历来建立特征模型,从而积极地了解申请人. 然后,该模型被用来训练一个随机森林模型,其结果将申请人按主题分类. 当研究结果不准确时,人类的干预会微调学习过程,为将来的使用建立更好的模型.

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2021年12月8日

播客:亚庇的低代码平台-所有你需要知道的

亚庇的低代码平台的用例、优势和实际案例研究

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章节17:低代码平台——游戏变革者或炒作

Paula Kielty,《菠菜大平台》 & 政策经理,CUMIS讨论了低代码平台

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ZipChat E16:使用Dynatrace进行云应用监控

了解云应用程序监控的挑战、用例和好处

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人工智能支持的端到端服务

实现人工智能和机器学习算法的真正好处, 计算机视觉, 通过简化不同的数据源进行自然语言处理. 构建可用于生产的机器学习模型,通过反馈循环来调整和监控生产中的模型.

数据分析

用创新和描述性的见解回答紧迫的业务问题

机器学习

使用成熟的技术开发、部署和生产端到端的机器学习解决方案

自然语言处理

使用大量可用的文本内容构建对人类友好的聊天机器人和交互式对话系统

计算机视觉

利用图像进行文本和特征提取,构建更好的ML模型

转移学习

利用迁移学习在稀疏标记数据集上建立ML模型,并在大量非标记泛型数据集上建立泛型模型

毫升行动

生产您的机器学习工作流程与自动化版本数据, 编写代码和建模,减少数据科学和运营团队之间的摩擦

人工智能刚刚起步?

快速识别容易实现的成果,并提供成功的实现,以建立信心并促进AI在组织中的使用. 我们的团队与数据科学家合作,帮助他们建立各种模型构建方法的原型,并就内部模型提供反馈.

建立和使用单一的真实数据来源

整合来自不同数据湖的数据,形成单一的真实来源,从而构建数据集市. 使用这些数据集市进行分析,并构建可预测和可复制的机器学习工作流.

Productionize AI模型

Synerzip团队扩大了客户的数据工程团队,以处理大数据量和以可伸缩的方式部署ML模型的专业知识来生产他们的模型.

另外, 我们的毫升行动服务可以帮助您在生产中建模性能,并在新模型可用时自动部署新模型.

跨工具的专业知识和经验

各种工具和平台,我们有现实世界的经验和专业知识.

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敏捷

我们2021年的顶级内容

在我们接近年底的时候, 我们会评估哪些主题效果良好,并以一种有意义的方式吸引我们的访问者.
人工智能

人工智能、ML和NLP的优势

继续我们的系列内容,这里是一个顶级AI的列表, ML和NLP内容在search和我们的网站上排名很好.
大数据

保险新时代:为什么你的企业需要拥抱大数据分析

在这篇文章中,我们将看到保险企业如何利用大数据的力量来提高运营效率和业务价值.