Kaip mašininis mokymasis padeda klientams įsigyti paslaugas ir produktus?
Mašinų mokymasis (ML), dirbtinio intelekto (AI) pogrupis, iš esmės pakeitė klientų sąveiką su paslaugomis, gaminiais, sprendimais ir kt. Naudodami didžiulius duomenų kiekius, ML algoritmai gali atpažinti modelius, numatyti prognozes ir teikti asmeninius potyrius, kurie labai padidina klientų pasitenkinimą ir verslo efektyvumą.
Iš esmės mašininis mokymasis apima didelių duomenų rinkinių lavinimo algoritmus, kad būtų galima atpažinti modelius ir priimti sprendimus remiantis naujais duomenimis. Ši galimybė yra ypač naudinga klientų sąveikos ir pirkimo elgsenos srityje. Štai keli būdai, kuriais mašininis mokymasis padeda klientams šiame kontekste.
1. Suasmenintos rekomendacijos:
Vienas iš labiausiai matomų mašininio mokymosi pritaikymų bendraujant su klientais yra suasmenintų rekomendacijų generavimas. El. prekybos platformos, tokios kaip „Amazon“, ir srautinio perdavimo paslaugos, pvz., „Netflix“, naudoja ML algoritmus, kad analizuotų ankstesnį vartotojų elgesį ir nuostatas. Šie algoritmai gali numatyti, kokiais produktais ar turiniu gali susidomėti vartotojas, ir taip pateikti pritaikytus pasiūlymus. Pavyzdžiui, jei klientas dažnai perka mokslinės fantastikos knygas, rekomendacijų variklis pirmenybę teiks panašiems žanrams ir padidins papildomų pirkinių tikimybę.
2. Patobulintas klientų aptarnavimas:
Įdiegus pokalbių robotus ir virtualius asistentus, mašinų mokymasis sukėlė klientų aptarnavimo revoliuciją. Šie dirbtiniu intelektu pagrįsti įrankiai gali tvarkyti daugybę klientų užklausų realiuoju laiku, teikdami greitus atsakymus ir sprendimus. Analizuodami istorines klientų sąveikas, pokalbių robotai gali numatyti dažniausiai pasitaikančias problemas ir pasiūlyti atitinkamus sprendimus, pagerindami atsakymo laiką ir klientų pasitenkinimą. Be to, pažangus natūralios kalbos apdorojimas (NLP) leidžia šioms sistemoms suprasti sudėtingas užklausas ir į jas atsakyti, todėl jos yra veiksmingesnės nei tradiciniai scenarijų atsakymai.
3. Dinaminis Kainos:
Mašininio mokymosi algoritmai padeda įgyvendinti dinamines kainodaros strategijas. Analizuodami tokius veiksnius kaip paklausa, konkurencija, klientų elgesys ir rinkos sąlygos, ML modeliai gali reguliuoti kainas realiuoju laiku, kad optimizuotų pardavimus ir pelningumą. Pavyzdžiui, pavėžėjimo paslaugos, tokios kaip „Uber“, naudoja dinaminę kainodarą, kad pritaikytų kainas pagal esamą paklausą ir pasiūlos sąlygas. Taip užtikrinama, kad kainos išliktų konkurencingos, o klientams būtų maksimaliai padidintos pajamos ir pasiekiamumas.
4. Sukčiavimų nustatymas ir prevencija:
Mašininis mokymasis atlieka svarbų vaidmenį nustatant ir užkertant kelią nesąžiningai internetinių sandorių veiklai. Analizuodami operacijų duomenų modelius, ML algoritmai gali aptikti anomalijas, kurios gali rodyti nesąžiningą elgesį. Pavyzdžiui, jei kliento pirkimo modelis staiga labai nukrypsta nuo įprasto elgesio, sistema gali pažymėti operaciją tolesnei peržiūrai. Šis iniciatyvus požiūris padeda apsaugoti klientus nuo sukčiavimo ir didina pasitikėjimą internetinėmis platformomis.
5. Numatyta priežiūra ir aptarnavimas:
Klientams, perkantiems produktus, kuriems reikalinga priežiūra, pvz., transporto priemones ar pramoninę įrangą, mašininis mokymasis gali pasiūlyti nuspėjamus priežiūros sprendimus. Analizuodami duomenis iš jutiklių ir istorinius priežiūros įrašus, ML modeliai gali numatyti, kada komponentas gali sugesti, ir rekomenduoti prevencinę priežiūrą. Tai ne tik sumažina prastovos laiką, bet ir pailgina gaminio tarnavimo laiką, suteikiant didelę vertę klientui.
6. Patobulinta paieška ir atradimas:
Mašininis mokymasis pagerina paieškos funkcionalumą el. prekybos svetainėse, todėl klientams lengviau rasti tai, ko jie ieško. Suprasdami paieškos užklausų kontekstą ir tikslą, ML algoritmai gali pateikti tikslesnius ir aktualesnius paieškos rezultatus. Pavyzdžiui, jei klientas ieško „vasarinės suknelės“, sistema gali teikti pirmenybę produktams, kurie yra populiarūs, gerai įvertinti ir atitinka sezoną. Tai pagerina bendrą apsipirkimo patirtį ir padidina pirkimo tikimybę.
7. Klientų nuotaikų analizė:
Mašininio mokymosi metodai, ypač susiję su NLP, naudojami klientų atsiliepimams ir atsiliepimams analizuoti. Apdorojant didelius tekstinių duomenų kiekius, ML modeliai gali įvertinti klientų nuotaikas ir nustatyti bendras temas ar problemas. Įmonės gali naudoti šią informaciją siekdamos tobulinti savo produktus ir paslaugas, spręsti klientų problemas ir padidinti bendrą pasitenkinimą. Pavyzdžiui, jei daug klientų išreiškia nepasitenkinimą tam tikra funkcija, įmonė gali teikti pirmenybę tos srities patobulinimams.
8. Tikslinės rinkodaros kampanijos:
Mašininis mokymasis leidžia įmonėms kurti labai tikslingas rinkodaros kampanijas, analizuojant klientų duomenis ir segmentuojant auditorijas pagal įvairius požymius, tokius kaip demografiniai rodikliai, pirkimo elgsena ir pageidavimai. Tai leidžia sukurti labiau suasmenintas ir efektyvesnes rinkodaros strategijas. Pavyzdžiui, įmonė gali naudoti ML modelius, kad nustatytų didelės vertės klientus ir pritaikytų rinkodaros pranešimus pagal jų konkrečius poreikius ir pomėgius, padidindama įsitraukimo ir konversijos tikimybę.
9. Atsargų valdymas:
Veiksmingas atsargų valdymas yra svarbus siekiant užtikrinti, kad klientai galėtų įsigyti norimus produktus, nesusidurdami su atsargomis ar vėlavimais. Mašininio mokymosi algoritmai gali numatyti įvairių produktų paklausą pagal istorinius pardavimo duomenis, sezonines tendencijas ir kitus veiksnius. Tai padeda įmonėms išlaikyti optimalų atsargų lygį ir sumažina atsargų pertekliaus ar pertekliaus riziką. Pavyzdžiui, mažmenininkas gali naudoti ML modelius, kad prognozuotų žieminių drabužių paklausą ir atitinkamai pakoreguotų savo atsargas, užtikrindamas, kad pirkėjai sezono metu turėtų prieigą prie jiems reikalingų gaminių.
10. Patobulinta vartotojo patirtis:
Mašininis mokymasis gali žymiai pagerinti bendrą vartotojų patirtį skaitmeninėse platformose. Analizuodami vartotojų elgesį ir nuostatas, ML modeliai gali individualizuoti svetainių ir programų išdėstymą, turinį ir naršymą. Pavyzdžiui, el. prekybos svetainė gali naudoti ML, kad tinkintų pagrindinį puslapį kiekvienam vartotojui, pabrėždama produktus ir kategorijas, atitinkančias jo pomėgius. Tai sukuria patrauklesnę ir malonesnę apsipirkimo patirtį, skatina klientus praleisti daugiau laiko platformoje ir daugiau pirkti.
11. Balso ir vaizdo paieška:
Mašininio mokymosi pažanga leido plėtoti balso ir vaizdo paieškos galimybes. Balso paieška leidžia klientams bendrauti su skaitmeninėmis platformomis natūralia kalba, todėl paieškos procesas tampa intuityvesnis ir prieinamesnis. Vizuali paieška leidžia klientams įkelti vaizdus ir rasti panašių produktų, o tai pagerina atradimo procesą. Pavyzdžiui, klientas gali nufotografuoti jam patinkančią suknelę ir naudoti vaizdinę paiešką, kad rastų panašių prekių el. prekybos svetainėje. Šios funkcijos padeda klientams lengviau rasti tai, ko jie ieško, ir pagerina bendrą apsipirkimo patirtį.
12. Klientų išlaikymo ir lojalumo programos:
Mašininis mokymasis gali padėti įmonėms sukurti ir įgyvendinti veiksmingas klientų išlaikymo ir lojalumo programas. Analizuodami klientų duomenis, ML modeliai gali nustatyti modelius ir elgseną, rodančias klientų lojalumą arba galimą klientų netekimą. Įmonės gali naudoti šią informaciją kurdamos suasmenintas išlaikymo strategijas, pvz., tikslines reklamas, suasmenintus pasiūlymus ir lojalumo apdovanojimus. Pavyzdžiui, įmonė gali naudoti ML, kad nustatytų klientus, kuriems gresia mažėjimas, ir pasiūlytų jiems specialias nuolaidas ar paskatas, kad paskatintų juos likti. Tai padeda įmonėms išlaikyti vertingus klientus ir užmegzti ilgalaikius santykius.
13. Produktų kūrimas ir inovacijos:
Mašinų mokymasis gali suteikti vertingų įžvalgų, kurios skatina produktų kūrimą ir inovacijas. Analizuodami klientų atsiliepimus, naudojimo modelius ir rinkos tendencijas, ML modeliai gali nustatyti naujų produktų ar esamų patobulinimų galimybes. Įmonės gali naudoti šią informaciją kurdamos produktus, kurie geriau atitiktų klientų poreikius ir pageidavimus. Pavyzdžiui, technologijų įmonė gali naudoti ML, kad galėtų analizuoti vartotojų atsiliepimus apie savo programinę įrangą ir nustatyti funkcijas, kurių labiausiai pageidauja klientai. Tai leidžia įmonei teikti pirmenybę plėtros pastangoms ir tiekti produktus, kurie labiau linkę pasisekti rinkoje.
14. Tiekimo grandinės optimizavimas:
Mašininis mokymasis gali optimizuoti įvairius tiekimo grandinės aspektus ir užtikrinti, kad produktai klientams būtų pristatomi efektyviai ir ekonomiškai. Analizuodami tiekėjų, logistikos tiekėjų ir mažmenininkų duomenis, ML modeliai gali nustatyti kliūtis, numatyti paklausą ir optimizuoti maršrutus. Tai padeda įmonėms sumažinti išlaidas, pagerinti pristatymo laiką ir padidinti klientų pasitenkinimą. Pavyzdžiui, mažmenininkas gali naudoti ML, kad numatytų skirtingų produktų paklausą ir atitinkamai pakoreguotų tiekimo grandinę, užtikrindamas, kad produktai būtų prieinami, kai klientams jų reikia.
15. Klientų įžvalgos ir analizė:
Mašininis mokymasis suteikia įmonėms gilių įžvalgų apie klientų elgesį ir pageidavimus. Analizuojant duomenis iš įvairių šaltinių, tokių kaip operacijų įrašai, socialinė žiniasklaida ir sąveika su svetainėmis, ML modeliai gali atskleisti modelius ir tendencijas, pagal kurias priimami verslo sprendimai. Tai padeda įmonėms geriau suprasti savo klientus ir kurti strategijas, atitinkančias jų poreikius ir pageidavimus. Pavyzdžiui, mažmenininkas gali naudoti ML, kad analizuotų pirkimo modelius ir nustatytų tendencijas, pvz., padidėjusią tvarių produktų paklausą. Ši informacija gali padėti kuriant produktą, rinkodarą ir atsargų valdymą.
16. Papildytos realybės (AR) ir virtualios realybės (VR) patirtis:
Mašinų mokymasis atlieka pagrindinį vaidmenį plėtojant papildytos realybės (AR) ir virtualios realybės (VR) patirtį klientams. Šios technologijos suteikia įtraukiančių ir interaktyvių potyrių, kurie pagerina apsipirkimo procesą. Pavyzdžiui, AR programos gali leisti klientams vizualizuoti, kaip baldai atrodys jų namuose prieš perkant, o VR gali sukurti virtualius salonus, kuriuose klientai gali tyrinėti produktus tikroviškoje aplinkoje. Mašininio mokymosi algoritmai gali analizuoti klientų sąveiką su šiomis technologijomis, kad pateiktų suasmenintas rekomendacijas ir pagerintų bendrą patirtį.
17. Kliento kelionės žemėlapis:
Mašininis mokymasis gali padėti įmonėms susikurti klientų kelią ir nustatyti pagrindinius kontaktinius taškus, turinčius įtakos pirkimo sprendimams. Analizuodami įvairių sąveikų, pvz., apsilankymų svetainėje, dalyvavimo socialiniuose tinkluose ir apsilankymų parduotuvėje, duomenis, ML modeliai gali sukurti išsamų kliento kelionės vaizdą. Tai padeda įmonėms suprasti, kaip klientai pereina skirtingus pirkimo proceso etapus, ir nustatyti galimybes pagerinti patirtį. Pavyzdžiui, mažmenininkas gali naudoti ML, norėdamas analizuoti kliento kelionę ir nustatyti skausmingas vietas, pvz., ilgą atsiskaitymo laiką arba painią navigaciją, ir imtis veiksmų šioms problemoms spręsti.
18. Personalizavimas realiuoju laiku:
Mašininis mokymasis leidžia realiuoju laiku individualizuoti klientų patirtį. Analizuodami duomenis realiuoju laiku, ML modeliai gali koreguoti turinį, rekomendacijas ir pasiūlymus pagal esamą kliento kontekstą ir elgesį. Taip sukuriama dinamiškesnė ir patrauklesnė patirtis, kuri prisitaiko prie kliento poreikių ir pageidavimų. Pavyzdžiui, elektroninės prekybos svetainė gali naudoti ML, kad suasmenintų kiekvieno lankytojo pagrindinį puslapį, pabrėždama produktus, susijusius su jo dabartiniais pomėgiais ir naršymo istorija. Tai padidina konversijos tikimybę ir padidina klientų pasitenkinimą.
19. Sentimentais paremtas produktų kūrimas:
Mašininis mokymasis gali analizuoti klientų nuotaikas, kad būtų galima informuoti apie produkto kūrimą ir naujoves. Apdorojant didelius teksto duomenis iš apžvalgų, socialinės žiniasklaidos ir kitų šaltinių, ML modeliai gali nustatyti bendras temas ir jausmus, susijusius su produktais ir paslaugomis. Tai padeda įmonėms suprasti, kas klientams patinka ir kas nepatinka, ir priimti duomenimis pagrįstus sprendimus, kaip pagerinti savo pasiūlymus. Pavyzdžiui, įmonė gali naudoti ML, kad galėtų analizuoti klientų atsiliepimus ir nustatyti dažnai giriamas ar kritikuojamas funkcijas. Ši informacija gali padėti kurti produktus ir užtikrinti, kad nauji produktai atitiktų klientų pageidavimus.
20. Elgesio analizė:
Mašininis mokymasis leidžia įmonėms atlikti pažangią elgesio analizę ir gauti įžvalgų apie tai, kaip klientai sąveikauja su savo produktais ir paslaugomis. Analizuodami klientų elgsenos duomenis, pvz., naršymo modelius, paspaudimų rodiklius ir pirkimo istoriją, ML modeliai gali nustatyti tendencijas ir modelius, kurie atspindi verslo strategijas. Pavyzdžiui, el. prekybos svetainė gali naudoti ML, kad analizuotų klientų elgesį ir nustatytų veiksnius, turinčius įtakos pirkimo sprendimams, pvz., produktų apžvalgoms, kainodarai ir reklamoms. Ši informacija gali padėti rinkodaros, pardavimo ir produktų kūrimo pastangoms.
21. Balso asistentai ir išmanieji įrenginiai:
Mašininis mokymasis suteikia balso padėjėjų ir išmaniųjų įrenginių, kurie pagerina klientų patirtį. Balso asistentai, tokie kaip „Google Assistant“, „Amazon Alexa“ ir „Apple Siri“, naudoja ML algoritmus, kad suprastų klientų užklausas ir į jas atsakytų, suteikdami patogų ir laisvų rankų darbo būdą bendrauti su skaitmeninėmis platformomis. Išmanieji įrenginiai, pvz., išmanieji garsiakalbiai ir namų automatizavimo sistemos, naudoja ML, kad mokytųsi iš naudotojų elgsenos ir suteiktų suasmenintą patirtį. Pavyzdžiui, išmanusis garsiakalbis gali naudoti ML, kad sužinotų vartotojo muzikos nuostatas ir sukurtų suasmenintus grojaraščius. Šios technologijos palengvina klientams prieigą prie informacijos ir paslaugų, pagerina patogumą ir pasitenkinimą.
22. Kliento viso laikotarpio vertės (CLV) prognozė:
Mašininis mokymasis gali numatyti kliento viso gyvenimo vertę (CLV), padedant įmonėms atpažinti vertingus klientus ir efektyviai paskirstyti išteklius. Analizuodami duomenis apie klientų elgesį, pirkimo istoriją ir demografinius rodiklius, ML modeliai gali įvertinti būsimą kliento vertę verslui. Ši informacija gali vadovautis rinkodaros ir išlaikymo strategijomis, užtikrinant, kad įmonės sutelktų savo pastangas į klientus, kurie gali sukurti didžiausią vertę. Pavyzdžiui, mažmenininkas gali naudoti ML, norėdamas identifikuoti klientus, kurių CLV yra aukštas, ir pasiūlyti jiems suasmenintas reklamas bei atlygius, kad paskatintų pakartotinius pirkimus.
23. Socialinės žiniasklaidos stebėjimas ir įtraukimas:
Mašininis mokymasis gali analizuoti socialinės žiniasklaidos duomenis, kad būtų galima stebėti klientų nuotaikas ir įsitraukimą. Apdorodami didelius socialinės žiniasklaidos įrašų, komentarų ir sąveikų kiekius, ML modeliai gali nustatyti tendencijas, jausmus ir įtaką prekės ženklui. Tai padeda įmonėms suprasti, kaip klientai suvokia jų produktus ir paslaugas, ir efektyviau su jais bendrauti. Pavyzdžiui, įmonė gali naudoti ML, kad analizuotų socialinės žiniasklaidos duomenis ir nustatytų pagrindinius įtakingus asmenis, kurie skatina pokalbius apie jų prekės ženklą. Ši informacija gali paskatinti influencerių rinkodarą ir socialinių tinklų įtraukimą.
24. Turinio suasmeninimas:
Mašininis mokymasis leidžia įmonėms individualizuoti turinį kiekvienam klientui, sukuriant patrauklesnę ir aktualesnę patirtį. Analizuodami duomenis apie klientų pageidavimus, elgesį ir sąveiką, ML modeliai gali rekomenduoti turinį, kuris atitinka kliento interesus. Pavyzdžiui, naujienų svetainė gali naudoti ML, kad suasmenintų kiekvieno lankytojo pagrindinį puslapį, pabrėždama straipsnius, susijusius su jo pomėgiais ir skaitymo istorija. Tai padidina įsitraukimą ir skatina klientus praleisti daugiau laiko platformoje.
25. Klientų nutrūkimo prognozavimas:
Mašininis mokymasis gali numatyti klientų atsitraukimą ir padėti įmonėms nustatyti klientus, kuriems gresia išeitis, ir imtis aktyvių priemonių jiems išlaikyti. Analizuodami duomenis apie klientų elgesį, sąveiką ir grįžtamąjį ryšį, ML modeliai gali nustatyti modelius, rodančius galimą nuosmukį. Ši informacija gali padėti įgyvendinti išlaikymo strategijas, pvz., asmeninius pasiūlymus, tikslines reklamas ir patobulintą klientų aptarnavimą. Pavyzdžiui, prenumeratos paslauga gali naudoti ML, kad nustatytų klientus, kurie gali atšaukti savo prenumeratą, ir pasiūlyti jiems specialias paskatas likti.
26. Pardavimų prognozavimas:
Mašininis mokymasis gali pagerinti pardavimų prognozavimą, analizuodamas istorinius pardavimo duomenis, rinkos tendencijas ir kitus veiksnius. ML modeliai gali tiksliau numatyti būsimus pardavimus, o tai padeda įmonėms efektyviau planuoti atsargas, rinkodarą ir pardavimo strategijas. Pavyzdžiui, mažmenininkas gali naudoti ML, kad prognozuotų pardavimus skirtingoms produktų kategorijoms ir atitinkamai pakoreguotų atsargų lygius, užtikrindamas, kad sandėlyje būtų tinkamų produktų, kad patenkintų klientų poreikius.
27. Klientų segmentavimas:
Mašininis mokymasis leidžia įmonėms efektyviau segmentuoti savo klientų bazę, kuriant tikslines rinkodaros ir pardavimo strategijas. Analizuodami duomenis apie klientų elgseną, demografinius rodiklius ir pageidavimus, ML modeliai gali nustatyti skirtingus klientų segmentus su panašiomis savybėmis. Tai padeda įmonėms pritaikyti savo rinkodaros pranešimus ir pasiūlymus kiekvienam segmentui, padidindama įsitraukimo ir konversijos tikimybę. Pavyzdžiui, mažmenininkas gali naudoti ML, kad suskirstytų savo klientų bazę į skirtingas grupes, pvz., dažnus pirkėjus, atsitiktinius pirkėjus ir klientus pirmą kartą, ir kiekvienai grupei sukurti individualizuotas rinkodaros kampanijas.
28. Produkto rekomendacijos:
Mašininis mokymasis gali pagerinti produktų rekomendacijas, analizuodamas duomenis apie klientų elgesį, pageidavimus ir sąveiką. ML modeliai gali nustatyti produktus, kurie gali būti svarbūs kiekvienam klientui, ir pateikti asmenines rekomendacijas. Pavyzdžiui, el. prekybos svetainė gali naudoti ML, kad rekomenduotų produktus pagal kliento naršymo istoriją, pirkinių istoriją ir panašius klientų profilius. Tai padidina papildomų pirkinių tikimybę ir pagerina bendrą apsipirkimo patirtį.
29. Klientų atsiliepimų analizė:
Mašininis mokymasis gali analizuoti klientų atsiliepimus, kad nustatytų bendras temas, jausmus ir tobulinimo sritis. Apdorojant didelius teksto duomenis iš apžvalgų, apklausų ir socialinės žiniasklaidos, ML modeliai gali suteikti vertingų įžvalgų apie klientų nuomones ir patirtį. Tai padeda įmonėms suprasti, kas klientams patinka ir kas nepatinka, ir priimti duomenimis pagrįstus sprendimus tobulinti savo produktus ir paslaugas. Pavyzdžiui, įmonė gali naudoti ML analizuoti klientų atsiliepimus ir nustatyti pasikartojančias problemas, tokias kaip gaminio defektai ar prastas klientų aptarnavimas, ir imtis veiksmų šioms problemoms spręsti.
30. Kliento kelionės optimizavimas:
Mašininis mokymasis gali optimizuoti kliento kelionę, analizuodamas duomenis apie klientų sąveiką ir elgesį. ML modeliai gali nustatyti pagrindinius sąlyčio ir skausmo taškus kliento kelyje, padedant įmonėms pagerinti bendrą patirtį. Pavyzdžiui, el. prekybos svetainė gali naudoti ML, kad analizuotų kliento kelionę ir nustatytų veiksnius, turinčius įtakos pirkimo sprendimams, pvz., svetainės naršymui, produkto informacijai ir atsiskaitymo procesui. Ši informacija gali padėti pagerinti svetainę ir klientų patirtį, padidinti konversijos ir pasitenkinimo tikimybę.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“:
- Kas yra reguliavimas?
- Ar yra AI modelio mokymo tipas, kuriame tuo pačiu metu įgyvendinami ir prižiūrimi, ir neprižiūrimi mokymosi metodai?
- Kaip vyksta mokymasis neprižiūrimose mašininio mokymosi sistemose?
- Kaip naudoti Fashion-MNIST duomenų rinkinį Google Cloud Machine Learning/AI platformoje?
- Kokių tipų mašininio mokymosi algoritmai yra ir kaip juos pasirinkti?
- Kai branduolys yra sujungtas su duomenimis, o originalas yra privatus, ar šakotasis branduolys gali būti viešas ir jei taip, tai nėra privatumo pažeidimas?
- Ar NLG modelio logika gali būti naudojama ne NLG, o kitiems tikslams, pavyzdžiui, prekybos prognozavimui?
- Kokie yra išsamesni mašininio mokymosi etapai?
- Ar TensorBoard yra labiausiai rekomenduojamas modelio vizualizavimo įrankis?
- Kaip išvalyti duomenis, kaip užtikrinti, kad duomenys nebūtų šališki?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning