智能商务实战案例库

随着『新零售』概念与电子商务的兴起,零售活动现今已不局限于线下场景。目前,传统零售业正在向『新零售』的架构进行转型,而其中必不可缺的则是人工智能,机器学习,视觉识别等前沿技术与黑科技。跨象乘云™ 为高校大数据与人工智能实验室,大数据与人工智能实验平台建设,提供海量实战项目案例库,360° 全方位覆盖数据科学、机器学习、深度学习与新一代人工智能技术在金融行业的各方面应用 ——

  • 商品识别与搜索:通过图像识别技术,提升智能导购,库存核算,商品搜索等零售业务系统效能。
  • 智能推送:结合协同过滤、关联规则、知识内容等推荐系统技术,实现个性化商品推送,提升销量。
  • 行为轨迹预测:利用海量用户在线浏览及消费数据,结合机器学习算法,精确分析用户查看,点击,添加到购物车,购买、退货等行为,从而使得电子商务平台实现智能化体验升级,增强用户粘合度。
  • 用户评分分析:使用逐项协作过滤,将用户购买并评分的每个商品与相似商品进行匹配,然后将这些相似商品组合到用户的推荐列表中。同时,扩展到海量数据集并实时生成高质量建议。
  • 情感运算:相比于单纯的利用显式评分特征,文本信息一方面可以弥补评分稀疏性的问题,另一方面能有效帮助零售店主通过数据进一步感知消费者情绪。
  • 智能客服:通过自然语言处理、文本挖掘技术,有效的帮助企业与消费者搭建便捷的沟通渠道,为消费者提供更为贴心、即使反应的客户服务。
  • 销售预测:对历史销售数据做出预测,了解战略决策如何影响盈亏以及降价促销如何影响销售业绩。
  • 互动推广:通过智能点击预测,上下文广告推送模型,提升付费型高级商户的商品点击率,为增值商户制定更为有效的广告推广策略。

通过面向垂直行业的海量案例聚焦实战,以及完整的『端到端』业务流程演示与上机操作训练,让学生获取跨学科,跨专业知识认知并真正了解如何将数据科学、机器学习、深度学习、人工智能技术与产业应用的业务背景结合在一起,以及了解企业实施技术需求。通过直观而具备针对性的实践训练,使学生在短时间内得到应用技术技能的提升,更进一步满足职业岗位对工作技能的需求。

案例演示:Fashion-MNIST 服饰图片分类识别


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