днів
00годин
00хвилин
00секунд
00Штучний інтелект давно став надійним помічником бізнесу в плануванні промо, персоналізації взаємодії з клієнтами, оптимізації запасів, асортименту та цін.
Команди аналітиків і розробників тісно співпрацюють з бізнесами, які в своїх рішеннях все впевненіше спираються на дані про поведінку клієнта. Саме технічні фахівці розробляють системи, використовують алгоритми і технології машинного навчання, щоб допомогти ритейлерам передбачити «ключовий» продукт в кошику покупця. А далі – запропонувати його в потрібний час в правильному місці за релевантною ціною.
Щоб розробляти інтелектуальні бізнес-рішення, спеціалістам необхідно посилювати технічний бекграунд. «Рекомендаційні системи» – це найбільш успішне і популярне Data Science рішення для бізнесу. Алгоритми систем використовують історичні дані, щоб пропонувати споживачеві конкретний продукт, і завжди мати в наявності товари, яким він надає перевагу. Використовуючи методи Market Basket Analysis і Next Best Offer для додаткових або крос-продажів, системи безпосередньо впливають на зростання прибутку.
Запрошуємо вас 15 грудня на воркшоп «Machine Learning technology for Business challenges», де ви навчитеся створювати рекомендаційні рішення за допомогою Azure ML і Azure Synapse, освоїте теорію і підсилите отримані знання на демонстраційних практичних роботах.
Воркшоп буде корисний розробникам бізнес-додатків, Data Analysts, Data Scientists і Machine Learning Engineers та ITDMS.
Андрей Мороз
Junior Data Science Engineer, SMART business
Антон Бугай
Systems Architect / Senior .NET Developer, SMART business
AI for Retail – build recommendation solution with Azure ML and Azure Synapse
Сергей Привала
Junior Data Science Engineer, SMART business
Better models made easy with Automated Machine Learning
Creating repeatable processes with Azure Machine Learning pipelines