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La technologie Kili est une plate-forme innovante conçue pour améliorer les expériences de commerce électronique grâce à une personnalisation axée sur l'IA. Il permet aux entreprises de créer des assistants commerciaux personnalisés qui aident les clients à naviguer et à trouver des produits plus efficacement. Cet outil de personnalisation de l'IA exploite l'apprentissage automatique pour analyser les préférences et les comportements des clients, en fournissant des recommandations sur mesure et en améliorant l'expérience d'achat globale.

En intégrant la technologie Kili dans leurs plateformes de commerce électronique, les entreprises peuvent améliorer l'engagement des clients et les taux de conversion. Les capacités de la plate-forme comprennent la création d'interactions personnalisées qui font que chaque client se sentait et compris. Cette approche stimule non seulement les ventes, mais favorise également un parcours client plus satisfaisant, conduisant à une loyauté et à une rétention accrus.

L'accent mis par Kili Technology sur la personnalisation s'aligne sur la tendance plus large de l'utilisation de l'IA générative dans le commerce électronique pour offrir des expériences clients uniques et engageantes. En exploitant les capacités de l'IA, les entreprises peuvent se différencier sur un marché concurrentiel et stimuler la croissance grâce à des interactions plus efficaces des clients. Les fonctionnalités de la plate-forme sont conçues pour soutenir les entreprises dans la création d'un environnement d'achat transparent et personnalisé, ce qui en fait un outil précieux pour ceux qui cherchent à élever leurs stratégies de commerce électronique.

Créez rapidement des ensembles de données de haute qualité. Les entreprises nous font confiance pour rationaliser leurs opérations d'étiquetage des données et créer les meilleurs ensembles de données pour leurs modèles personnalisés, leur IA générative et leurs LLM. ___ Pourquoi la technologie Kili ? Vous ne le savez peut-être pas, mais : L’ensemble de données du MNIST a un taux d’erreur de 3,4 % et est toujours cité dans plus de 38 000 articles. L'ensemble de données ImageNet, avec ses étiquettes issues du crowdsourcing, a un taux d'erreur de 6 %. Cet ensemble de données sous-tend sans doute les systèmes de reconnaissance d’images les plus populaires développés par Google et Facebook. Les erreurs systémiques dans ces ensembles de données ont des conséquences concrètes. Les modèles formés sur des données contenant des erreurs sont obligés d’apprendre ces erreurs, ce qui conduit à de fausses prédictions ou à un besoin de recyclage sur des quantités toujours croissantes de données pour « éliminer » les erreurs. Chaque secteur a commencé à comprendre le potentiel de transformation de l’IA et à investir. Mais la révolution des transformateurs ML et l’accent incessant mis sur l’optimisation des modèles ML atteignent le point de rendements décroissants. Qu'y a-t-il d'autre ?

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