分類技術を使用すべき状況は？
2つの違いと、それぞれをいつ使用すればいいのかを簡潔に説明したビデオです。
「2022年までに、デジタルコマースの注文のうち、少なくとも5％はAIが予測し、主導するようになるでしょう。」 (Gartner)
買い物客は、ほしいものを見つけるために、必ず「正確な」言葉を使うわけではありません。クラスタリングと分類は、すべての顧客に適切なアイテムを適切なタイミングで表示することにより、最適な買い物体験を提供します。また、彼らが次に何を購入するのかも予測します。
「世界のIT労働者の半分以上は、月に数回またはそれ以上の頻度で仕事を中断し、情報、インサイト、回答の検索やアクセスを試みることに時間を費やしています」(Forrester)
クラスタリングと分類は、社員が探しているものと一致するデータとドキュメントを、より精密に、より速く提供します。
クラスタリングと分類は、一連のデータまたはドキュメントから類似点および相違点を見つけるための機械学習メソッドです。これらのメソッドは、製品カタログ内の製品のグループ分け、同じような顧客集団の発見、トピック、チーム、オフィスごとのさまざまなドキュメントの集約のようなタスクに使用できます。
分類では、すでに人間が手動で分析してラベル付けした一連のデータを取り出し、それを学習モデルを訓練するために使用して、その後で一連の新しいデータを分析します。これが、教師あり学習です。
一方でクラスタリングは、人間がラベル付けした既存のデータセットを必要とせずに、データ内のグループ分けと違いを見つけようとします。これが、教師なし学習です。
クラスタリングアルゴリズムと分類技術を使用しないと、検索結果は内容が薄く、あいまいなものになります。ビジネスユーザーと管理者は、レリバンシーと正確さを手動で調整するために非常に長い時間を費やさなくてはなりません。機械学習にこのような作業をまかせることで、時間とリソースを最も重要なことに使えるようになります。
クラスタリングと分類は、すべての顧客に満足な買い物体験を提供するための重要なツールです。小売業者とeコマースについて深掘りしたこちらのブログ記事をご覧ください。
Lucidworks Fusionには、当社のデータサイエンティストが、世界中の顧客に関する当社の専門知識を活用しながら事前に調整したクラスタリングと分類アルゴリズムが組み込まれています。これらの機械学習メソッドには、以下のような評判の良いアルゴリズムとアプローチが含まれています。
FusionのAI機能は、これらのメソッドをテスト、設定、展開するために、完全なインサイトおよびコントロールを提供します。これにより、あなたのアプリケーションがすべてのユーザーにより正確な検索結果を提供できるようにします。
知能は人口的なものは何もありません。拡張知能とは、AIが人間の判断を置き換えるのではなく、拡張することです。
機械学習と検索エンジンが、いかに顧客と従業員にとってパワフルな体験を生み出す素晴らしい組み合わせであるかを学びます。
クラスタリングおよび分析アルゴリズムは、どのように従業員と顧客の検索体験を向上できるのでしょう。
パフォーマンスの低いクエリはすべての人を悩ませます。ヘッドアンドテール分析はその悩みを解決します。
ユーザーは継続的に何が好きで、何が嫌いなのかを伝えてきています。あなたはその声に耳を傾けていますか？
自分が何を探しているのか（ほぼ）正確に把握しているのは一部のユーザーです。ファセットはクエリごとに、すべてのユーザーにより正確な検索結果をまとめて提供します。
最高の検索アプリケーションは、企業のすべてのデータにインデックスを作成し、1つの統一された検索体験をもたらします。
パーソナライゼーションとは、それぞれ名前を持つ一人の人間として、ユーザーの要望に対処することです。ハイパーパーソナライゼーションでは、彼らが本当は何を望んでいるのかを明らかにします。
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