Введение: В последние годы индустрия электронной коммерции пережила огромный рост, и все больше и больше компаний и потребителей полагаются на онлайн-покупки. По мере усиления конкуренции компании электронной коммерции ищут инновационные способы улучшения своих услуг, качества обслуживания клиентов и общей эффективности. Машинное обучение (ML) стало мощным инструментом, помогающим компаниям получить конкурентное преимущество за счет использования аналитических данных, основанных на..

Одна из основных проблем, с которыми сталкивается электронная коммерция, заключается в том, как представить товары таким образом, чтобы они были привлекательными и полезными для потенциальных клиентов. В частности, порядок, в котором отображаются продукты, играет жизненно важную роль в пути клиента, привлекая его внимание и влияя на его решение о покупке. Стратегия ранжирования продукта варьируется в зависимости от целей компании и, что более важно, от потребностей клиента. Рейтинг..

Задумывались ли вы когда-нибудь, как веб-сайты электронной коммерции, такие как Amazon, Myntra, Flipkart и т. д., достигают гипер-персонализации, как эти веб-сайты отображают продукты, рекламу для вас на основе вашей истории поиска и как вы, скорее всего, нажмете на них или купите их? ? Что ж, заслуга искусственного интеллекта (а именно глубокого обучения и машинного обучения). Он находит применение в сегментации клиентов, целевых кампаниях, оптимизированном ценообразовании, защите от..

ИИ в электронной коммерции Прогнозирование цен с использованием регрессии машинного обучения - учебный пример Конкурс предложения цены Mercari В этой статье подробно описывается мой подход к решению задачи регрессии, которая также является популярным соревнованием Kaggle. Надеюсь, вы найдете это полезным и получите удовольствие от чтения :) Искусственный интеллект сегодня является неотъемлемой частью всех крупных компаний электронной коммерции. С развитием информационной..