使用範例

機器學習

機器學習使用範例

Machine Learning Intelligent Recommendation

智能推薦

  • 顯著改進目錄導航和項目發現
  • 創造追加銷售和交叉銷售機會
  • 改善購物者的體驗和產品可用性
Machine Learning Form Recognizer (ML-OCR)

表單辨別器 (ML-OCR)

  • 結構化輸出 – JSON 格式的鍵值對
  • 一對多 – 一個集中模型來處理多種佈局
  • 高準確率 – 由機器學習模型支援
Machine Learning Customer Segmentation

客戶細分

  • 支援基於細分市場的營銷和促銷策略
Machine Learning Churn Prediction

客戶流失預測

  • 確定可能流失的客戶和時間
Machine Learning Demand Forecasting

需求預測

  • 在預算、戰略規劃和庫存管理方面改善業務運營
Machine Learning Anomaly Detection

異常檢測

  • 識別異常值有助於防止可能危及公司未來的欺詐、對手攻擊和網絡入侵。
Machine Learning Use Case - Demand Forecasting

需求預測的更多詳細信息

需求預測是預測未來對某些產品的需求的過程。 這有助於製造商決定他們應該生產多少，並指導零售商應該庫存什麼。

  • 加快數據處理速度
  • 提供更準確的預測
  • 分析更多不同維度的數據
  • 識別數據中隱藏的模式
  • 根據最新數據自動更新預測
Machine Learning (ML) Inventory Management

庫存管理

對於大多數零售商來說，需求計劃系統採用固定的、基於規則的方法來進行預測和補貨訂單管理。

這種方法對於穩定且可預測的產品類別來說足夠有效，但在庫存和補貨優化方面可能會顯示出其局限性。

  • 庫存水平：根據需求調整庫存數量
  • 訂單/補貨 頻率：調整訂單頻率，使訂單數量與需求相匹配

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Ai / ML 簡介
數據科學項目的最佳實踐
機器學習作為服務 (MLaaS)

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