Инновациялар негізіндегі жасанды интеллект
AWW электрондық коммерция міндеттерін шешуге арнайы бейімделген машиналық оқыту және жасанды интеллект технологиялары негізінде құрылған. Біз деректерді талдау, болжамды аналитика және автоматты шешім қабылдау саласындағы жетістіктерді пайдалана отырып платформа жасадық.
Техникалық инфрақұрылым маркетплейстердегі сіздің бизнесіңіздің баға белгілеуін және басқа аспектілерін басқаруда максималды дәлдік пен тиімділікті қамтамасыз ету үшін өзара әрекеттесетін AI-алгоритмдердің көп деңгейлі жүйесін білдіреді.
Машиналық оқыту технологиялық стегі
Деректерді талдау және болжау үшін озық алгоритмдерді қолданамыз.
Градиентті бустинг
Нарықтың көптеген факторлары негізінде оңтайлы бағаларды дәл болжау үшін XGBoost/CatBoost қолданамыз.
Терең нейрондық желілер
Күрделі сызықты емес тәуелділіктерді талдау және жасырын үлгілерді анықтау үшін DNN қолданамыз.
Кластерлеу алгоритмдері
Тауарларды сегменттеу және оңтайлы баға стратегияларын қолдану үшін K-means/DBSCAN қолданамыз.
Күшейтумен оқыту
Ұзақ мерзімді стратегияларды оңтайландыру және жүйенің шешімдерін жақсарту үшін Reinforcement Learning енгіземіз.
Біздің болжау жүйесі қалай жұмыс істейді
Біздің болжамды аналитика дәл болжау үшін бірнеше өзара байланысты компоненттерден тұрады.
Деректерді жинау және өңдеу
Бағалар, қалдықтар және рейтингтер туралы деректерді үздіксіз жинау, тазалау және құрылымдау.
Үлгілерді анықтау
Маусымдық ауытқуларды және нарықтың реакциясын анықтау үшін тарихи деректерді талдау.
Модельдерді құру
Нарық өзгерістерін болжау үшін математикалық модельдерді қалыптастыру.
Валидация және түзету
Болжамдарды нақты деректермен үнемі салыстыру және модельдерді түзету.
Ұсыныстарды қалыптастыру
Әр тауар үшін баға белгілеу бойынша нақты ұсыныстар жасау.
Үлкен деректермен жұмыс істеу технологиялары
Үлкен көлемдегі ақпаратты тиімді өңдеу үшін заманауи тәсілдерді қолданамыз.
Ағындық өңдеу
Нарық өзгерістеріне лезде жауап беру үшін нақты уақыттағы деректерді өңдеу (Kafka, Spark Streaming).
ETL-процестер
Деректердің тұтастығы үшін деректерді алу, түрлендіру және жүктеу процестерін оңтайландыру.
Индекстеу және кэштеу
Индекстеу және интеллектуалды кэштеу арқылы деректерге қол жеткізуді жеделдету.
Табиғи тілді өңдеу
Инсайттарды алу үшін NLP көмегімен мәтіндік ақпаратты (пікірлер, сипаттамалар) талдау.
Көп деңгейлі архитектура
Біздің жүйе максималды икемділік пен масштабталуға арналған бірнеше өзара байланысты деңгейлерден тұратын модульдік архитектураға ие.
Деректерді жинау деңгейі
- Маркетплейстерге API-коннекторлар
- Бәсекелестерді бақылау жүйелері
- Нарықтық трендтерді талдау қызметтері
- Пайдаланушылардан кері байланыс модульдері
Өңдеу және сақтау деңгейі
- Құрылымдалған деректер қоймасы
- Үлкен көлемдегі ақпаратты өңдеу жүйесі
- Индекстеу және іздеу механизмдері
- Деректерді резервтік көшіру және қалпына келтіру жүйелері
Аналитикалық деңгей
- Машиналық оқыту модельдері
- Болжамды аналитика алгоритмдері
- Аномалияларды анықтау жүйелері
- Кластерлеу және сегменттеу модульдері
Шешім қабылдау деңгейі
- Бағаларды оңтайландыру алгоритмдері
- Көп факторлы бағалау жүйелері
- Басымдықтарды теңгеру механизмдері
- Тәуекелдерді бағалау модельдері
Интеграция
деңгейі
- Сыртқы жүйелерге арналған API
- Маркетплейстермен синхрондау модульдері
- Қолмен түзету интерфейстері
- Хабарландыру және ескерту жүйелері
Жасанды интеллектті қалай оқытамыз
AWW-дегі машиналық оқыту модельдерін құру және оқыту процесі бірнеше негізгі кезеңдерді қамтиды.
Деректерді дайындау
Тарихи деректерді жинау, тазалау және құрылымдау.
Белгілерді генерациялау
Шикі деректерді ақпараттық белгілерге түрлендіру.
Таңдау және баптау
Модельдерді тестілеу және оңтайлы гиперпараметрлерді таңдау.
Оқыту және валидация
Тарихи деректерде оқыту және кейінге қалдырылған үлгіде тексеру.
Пайдалануға беру
Модельдерді үздіксіз бақылаумен production-ға енгізу.
AWW-ден ИИ көмегімен сіздің тауар бизнесіңізді күшейтіңіз
Маркетплейстерде бағаларды оңтайландыру және пайданы арттыру үшін машиналық оқытудың озық технологияларын пайдалануды бастаңыз.
AWW-ді тегін қосу