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Kili Technology ist eine innovative Plattform, die darauf ausgelegt ist, E-Commerce-Erlebnisse durch KI-gesteuerte Personalisierung zu verbessern. Es ermöglicht Unternehmen, personalisierte Einkaufsassistenten zu erstellen, die Kunden dabei helfen, effizienter zu navigieren und Produkte zu finden. Dieses KI-Personalisierungstool nutzt maschinelles Lernen, um Kundenpräferenzen und -verhalten zu analysieren, maßgeschneiderte Empfehlungen bereitzustellen und das Einkaufserlebnis insgesamt zu verbessern.

Durch die Integration von Kili Technology in ihre E-Commerce-Plattformen können Unternehmen die Kundenbindung und Konversionsraten verbessern. Zu den Funktionen der Plattform gehört die Erstellung maßgeschneiderter Interaktionen, die jedem Kunden das Gefühl geben, wertgeschätzt und verstanden zu werden. Dieser Ansatz steigert nicht nur den Umsatz, sondern fördert auch eine zufriedenstellendere Customer Journey, was zu mehr Loyalität und Bindung führt.

Der Fokus von Kili Technology auf Personalisierung steht im Einklang mit dem breiteren Trend, generative KI im E-Commerce einzusetzen, um einzigartige und ansprechende Kundenerlebnisse zu bieten. Durch die Nutzung von KI-Funktionen können sich Unternehmen in einem wettbewerbsintensiven Markt differenzieren und das Wachstum durch effektivere Kundeninteraktionen vorantreiben. Die Funktionen der Plattform sollen Unternehmen bei der Schaffung einer nahtlosen und personalisierten Einkaufsumgebung unterstützen und sie zu einem wertvollen Tool für diejenigen machen, die ihre E-Commerce-Strategien verbessern möchten.

Erstellen Sie schnell hochwertige Datensätze. Unternehmen vertrauen darauf, dass wir ihre Datenkennzeichnungsvorgänge optimieren und die besten Datensätze für ihre benutzerdefinierten Modelle, generative KI und LLMs erstellen ___ Warum Kili-Technologie? Das wissen Sie vielleicht nicht, aber: Der Datensatz von MNIST weist eine Fehlerquote von 3,4 % auf und wird immer noch von mehr als 38.000 Artikeln zitiert. Der ImageNet-Datensatz mit seinen Crowdsourcing-Labels weist eine Fehlerquote von 6 % auf. Dieser Datensatz basiert wohl auf den beliebtesten Bilderkennungssystemen, die von Google und Facebook entwickelt wurden. Systemische Fehler in diesen Datensätzen haben Konsequenzen für die reale Welt. Modelle, die auf fehlerhaltigen Daten trainiert werden, müssen diese Fehler lernen, was zu falschen Vorhersagen führt oder ein erneutes Training auf immer größeren Datenmengen erforderlich macht, um die Fehler „auszuwaschen“. Jede Branche hat begonnen, das transformative Potenzial von KI zu verstehen und zu investieren. Aber die Revolution der ML-Transformatoren und die unermüdliche Konzentration auf die Optimierung von ML-Modellen erreichen den Punkt, an dem die Erträge sinken. Was gibt es sonst noch?

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Website: kili-technology.com

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