Покращуйте свою роботу із десктопним застосунком для «Kili Technology» у WebCatalog Desktop для Mac, Windows.

Запуск застосунків у вікнах без зайвих елементів, але з удосконаленими можливостями.
Легко керуйте і перемикайтеся між кількома акаунтами й застосунками, не змінюючи браузери.

Технологія Kili — це інноваційна платформа, розроблена для покращення досвіду електронної комерції за допомогою персоналізації на основі ШІ. Це дозволяє компаніям створювати персоналізованих помічників для покупок, які допомагають клієнтам орієнтуватися та знаходити продукти ефективніше. Цей інструмент персоналізації AI використовує машинне навчання для аналізу вподобань і поведінки клієнтів, надання індивідуальних рекомендацій і покращення загального досвіду покупки.

Інтегруючи технологію Kili у свої платформи електронної комерції, компанії можуть підвищити залучення клієнтів і коефіцієнт конверсії. Можливості платформи включають створення індивідуальних взаємодій, завдяки яким кожен клієнт відчуває себе цінним і зрозумілим. Такий підхід не тільки збільшує продажі, але й сприяє більш задоволенню клієнта, що призводить до підвищення лояльності та утримання.

Зосередження Kili Technology на персоналізації узгоджується з ширшою тенденцією використання генеративного штучного інтелекту в електронній комерції для надання унікальних і привабливих клієнтів. Використовуючи можливості штучного інтелекту, компанії можуть виділитися на конкурентному ринку та сприяти зростанню завдяки більш ефективній взаємодії з клієнтами. Функції платформи призначені для підтримки компаній у створенні бездоганного та персоналізованого торгового середовища, що робить її цінним інструментом для тих, хто прагне вдосконалити свої стратегії електронної комерції.

Швидко створюйте високоякісні набори даних. Підприємства довіряють нам оптимізацію операцій маркування даних і створення найкращих наборів даних для своїх користувальницьких моделей, генеративного штучного інтелекту та магістратури. ___ Чому Kili Technology? Ви можете цього не знати, але: Набір даних MNIST має рівень помилок 3,4% і все ще цитується в понад 38 000 публікаціях. Набір даних ImageNet із його краудсорсинговими мітками має рівень помилок 6%. Цей набір даних, можливо, лежить в основі найпопулярніших систем розпізнавання зображень, розроблених Google і Facebook. Системна помилка в цих наборах даних має реальні наслідки. Моделі, навчені на даних, що містять помилки, змушені вивчати ці помилки, що призводить до хибних прогнозів або необхідності перенавчання на постійно зростаючих обсягах даних, щоб «вимити» помилки. Кожна галузь почала розуміти трансформаційний потенціал ШІ та інвестувати. Але революція трансформаторів машинного навчання та невпинна зосередженість на оптимізації моделей машинного навчання досягає точки зменшення прибутків. Що ще є?

Категорії:

Software Development

Програмне забезпечення для маркування даних

Наука про дані та платформи машинного навчання

Програмне забезпечення для розпізнавання зображень

Платформи MLOps

Програмне забезпечення машинного навчання

Вебсайт: kili-technology.com

Відмова від відповідальності: платформа WebCatalog не є афілійованою, асоційованою, уповноваженою, визнаною або будь-яким іншим чином офіційно пов'язаною з «Kili Technology». Усі назви продуктів, логотипи та бренди є власністю відповідних правовласників.

Kili Technology

Альтернативи

Вам також може сподобатися