在過去18個月裏，隨著亞馬遜等在線購物零售商的接管，超過1萬家實體零售商停止了運營。這些商店如何應對“零售末日”?簡單。人工智能。
VentureBeat分享了傳統實體零售商利用人工智能在網上購物時代生存的三種方式。
量身定製的客戶體驗是生存策略的首位。在70%的消費者表示，他們會更忠誠於那些將定製化融入商店的品牌。例如，美容大賣場絲芙蘭使用顏色的智商這是一款由機器學習驅動的產品，它可以掃描你的麵部，並為你推薦個性化的粉底和遮瑕膏，讓顧客不斷回頭客。
其他策略包括使用人工智能來洞察商店模式，以減少安全庫存，並根據需要在不同地點補充庫存。此外，人工智能還可以分析顧客的購物習慣，確定哪些商品會受歡迎，並據此將其庫存起來。
以H&M、沃爾格林(Walgreens)等為例，完整的故事如下可以在這裏．
如何構建一個沒有一行代碼的算法
我們不斷聽到我們需要如何使用人工智能。但我們怎麼才能得到它呢?根據邊緣在美國，人工智能初創公司Lobe讓這一切變得非常簡單。
Lobe的設計目的是讓業餘愛好者更容易接觸人工智能。它有一個幹淨的拖放界麵，可以從頭開始構建算法，使用戶無需輸入一行代碼就可以構建工具。
Lobe的聯合創始人Mike Matas分享了創建Lobe的原因:“人們有想在機器學習中嚐試的想法，但沒有正確的方法來創建原型。”
The Verge網站的作者詹姆斯·文森特(James Vincent)對這款工具進行了測試，通過網絡攝像頭教它識別拚字遊戲。為了做到這一點，他必須經曆機器學習應用程序常見的步驟，例如收集數據集，讓神經網絡對照片進行分類，並慢慢學習每個字母的形狀。
葉。ai目前處於測試階段，但如果你的好奇心達到了頂峰，你可以注冊一個穀歌賬戶在這裏從今天開始構建你的算法。
西班牙將贏得世界杯?機器學習是這麼認為的。
2018年世界杯首場比賽將於明天在俄羅斯拉開帷幕，多特蒙德技術大學的科學家們認為，他們已經知道誰將成為冠軍。
根據麻省理工科技評論格羅爾(Andreas Groll)和他的同事們結合使用機器學習和隨機森林方法來確定最有可能的贏家。
預測贏家的一種方法是通過分支方法，它使用決策樹通過分支繪製出每一種可能的結果。
隨機森林方法的獨特之處在於，它一遍又一遍地計算隨機分支的結果，並將結果平均為最終答案。在此過程中，它還揭示了哪些因素是決定結果的最重要因素，如國際足聯排名、球隊屬性、球員年齡、主場優勢等。
使用這種方法，格羅爾預測2018年世界杯的冠軍將是西班牙，概率為17.8%。
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阿什利地空導彈
阿什利·薩姆斯(Ashley Sams)是Ready North的營銷總監。她於2017年加入該機構，擁有市場營銷背景，特別是高等教育和社交媒體。阿什利2015年畢業於芒特聯合大學，獲得市場營銷學位。