Comment le machine learning révolutionne l'expérience client
Le Machine Learning améliore l’expérience client en ajoutant plus de simplicité, d’efficacité et de productivité.
L'expérience client (CX) est un domaine dans lequel l'apprentissage automatique a un impact majeur, alors que les entreprises cherchent à tirer parti de cette technologie pour créer des interactions plus personnalisées, efficaces et efficientes avec les clients. Dans cet article, nous explorerons comment l'apprentissage automatique peut transformer l'expérience client en expliquant comment les entreprises peuvent utiliser cette technologie pour réussir.
- Comprendre le comportement des clients grâce à l'apprentissage automatique
En classifiant de grandes quantités de données client, l'apprentissage automatique permet aux entreprises d'utiliser des méthodes programmatiques pour prédire le comportement des clients, y compris les habitudes d'achat, la probabilité de désabonnement, etc.
Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être entraînés sur de grandes quantités de données pour identifier des modèles et des tendances dans le comportement des clients. Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour créer une expérience plus personnalisée pour les clients, adaptée à leurs préférences et besoins spécifiques. Par exemple, Netflix utilise des algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser le comportement de visionnage et recommander du contenu en fonction de l’historique de visionnage d’un utilisateur.
- Améliorez les interactions clients avec les chatbots et les assistants virtuels
Les chatbots et les assistants virtuels sont de plus en plus populaires comme moyen permettant aux entreprises d'interagir avec leurs clients de manière plus efficace et efficiente. Des algorithmes d’apprentissage automatique peuvent être utilisés pour entraîner ces robots à fournir des réponses personnalisées aux requêtes des clients, réduisant ainsi le besoin d’intervention humaine. Par exemple, H&M utilise des chatbots pour aider les clients à trouver des vêtements qui correspondent à leurs préférences, et Bank of America utilise des assistants virtuels à intelligence artificielle pour aider les clients dans leurs besoins bancaires.
- Prenez des décisions éclairées grâce à l'analyse prédictive
Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être utilisés pour analyser de grandes quantités de données client afin de prédire le comportement futur, permettant ainsi aux entreprises de prendre des décisions plus éclairées sur la manière d'interagir avec les clients. Par exemple, Amazon utilise l'apprentissage automatique pour prédire quels produits un client est susceptible d'acheter en fonction de son comportement d'achat antérieur.
- Améliorez les interactions clients grâce à la reconnaissance d'image et de parole
Le Machine learning analyse non seulement la voix du client, mais également les interactions des agents et les processus internes, permettant aux centres de contact d'améliorer l'expérience client. En tirant parti des algorithmes d'apprentissage automatique, les centres de contact peuvent identifier les modèles et les tendances du comportement des clients, prédire leurs besoins et personnaliser les interactions pour améliorer l'expérience client globale.
Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être utilisés pour reconnaître les images et la parole, permettant ainsi aux entreprises d'interagir avec les clients de manière nouvelle et innovante. Par exemple, Sephora utilise la technologie de reconnaissance d'image pour aider les clients à trouver le look parfait, et Domino's Pizza utilise la reconnaissance vocale pour permettre aux clients de commander une pizza à l'aide de commandes vocales.
- Créez des expériences personnalisées et personnalisées pour les clients
Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être utilisés pour créer des expériences hautement personnalisées pour les clients, en adaptant les interactions à leurs préférences et besoins spécifiques. Par exemple, Spotify utilise l'apprentissage automatique pour créer des listes de lecture personnalisées pour chaque utilisateur en fonction de son historique d'écoute et de ses préférences.
Le pouvoir du machine learning pour favoriser la réussite des clients est réel
En tirant parti des algorithmes de machine learning, les entreprises peuvent obtenir des informations précieuses sur le comportement des clients, prédire les interactions futures et créer des expériences personnalisées qui augmentent la satisfaction des clients et favorisent la réussite commerciale. À mesure que cette technologie continue d’évoluer, nous pouvons nous attendre à voir émerger des cas d’utilisation plus innovants, renforçant ainsi le rôle de l’apprentissage automatique dans la réussite des clients.
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
SK Hynix présentera de nouveaux produits liés à l'IA le 6 août : HBM3E à 12 couches, NAND à 321 hauteurs, etc.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
