Публикации по теме 'customer-experience'
Обработка естественного языка (NLP) в повседневной жизни
Хотя обработка естественного языка все еще может показаться причудливым термином, мы уже давно пользуемся преимуществами НЛП. Для новичков в этой области мы можем начать с изучения реальных приложений, чтобы лучше понять, что делает НЛП, чего от него можно ожидать и где оно было весьма успешным.
Обработка естественного языка — это ветвь искусственного интеллекта, которая используется для обработки необработанных данных (обычно в больших количествах), их обработки и извлечения из них нужной..
Анализ тональности с помощью AWS — ненавязчивое знакомство с сопутствующими сервисами AWS ML
Вы проведете анализ настроений с помощью сервисов AWS ML за считанные минуты. Никаких предварительных знаний ML не требуется.
Вы познакомитесь с AWS Athena, AWS Glue, AWS Comprehend и AWS QuickSight.
СОДЕРЖАНИЕ
Введение
Демонстрационный пример
AWS S3
Понимание AWS
Клей AWS
AWS Афина
AWS QuickSight
Заключение
ВВЕДЕНИЕ
В этом нежном вступлении мы проведем базовый анализ настроений с помощью нескольких сервисов, связанных с машинным..
Как создать поддомен white blogspot и namcheap
В Google нажмите Namecheap и дважды щелкните первую ссылку (рис. 1):
Рисунок 1
2. На странице Главная сайт Namecheap нажмите на Ваш аккаунт (Рисунок 2)
Если нет учетной записи Namecheap , это просто. Как получить учетную запись Namecheap :
фигура 2
3. На этом шаге GO TO DAHBOARD (Рисунок 3):
Рисунок 3
4. Перейдите к списку Домен : (Рисунок 4)
Рисунок 4
5. нажмите «Управление» рядом с доменом: (рис. 5).
Рисунок 5
6.Выберите вкладку..
Чат-боты и машинное обучение: как они работают вместе для улучшения качества обслуживания клиентов
Чат-боты — это компьютерные программы, которые могут имитировать человеческий разговор, а машинное обучение — это тип искусственного интеллекта, который позволяет компьютерным системам автоматически повышать производительность с течением времени. Вместе они могут предоставить компаниям мощный инструмент для улучшения качества обслуживания клиентов.
Преимущества совместного использования чат-ботов и машинного обучения
Круглосуточная доступность 7 дней в неделю: чат-боты могут быть..
Переломный момент в нашем когнитивном росте
Мы приспосабливаемся к массовому увеличению объема данных и степени, в которой технологии и автоматизация навязывают нам жизнь . Это имеет последствия для нашей способности думать, запоминать и прогрессировать… или застаиваться, если мы просто доверяем аналитическое мышление другим или нашим машинам!
Подумайте на минуту, с чем сталкиваются иммигранты, если они не говорят на языке принимающей страны. Именно так 2020 год поразил многих людей, когда им вдруг пришлось все делать онлайн...
Кластеризация кредитных карт
Автоматическая кластеризация с AuDaS
Проблема номер один, с которой сталкиваются маркетологи, - это понять, кому они продают. Когда вы знаете, как выглядят ваши покупатели, вы можете адаптировать таргетинг и предложения, чтобы повысить их удовлетворенность и, как следствие, свой доход. Когда у вас уже есть группа клиентов и достаточно данных о них, может быть очень полезно их сегментировать. В этой статье мы увидим, как мы можем использовать кластеризацию для сегментации некоторых..
Анализируйте данные своих клиентов, чтобы делать точные прогнозы
Понимание своего клиента необходимо для привлечения большего количества потенциальных клиентов и расширения бизнеса. Это ключ к предоставлению вашим клиентам хорошего обслуживания, которое способствует укреплению отношений с клиентами и увеличению продаж благодаря положительным рекомендациям из уст в уста.
Важно знать, чего хотят ваши клиенты, и знать, как наиболее эффективно сделать ваш продукт или услугу доступными.
Понять своего клиента непросто
Чтобы понять психологию своего..
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..