Σύμφωνα με ένα Έκθεση PWC, το 32% των πελατών λιανικής αναστέλλεται μετά από μια αρνητική εμπειρία και το 73% των πελατών λέει ότι η εμπειρία του πελάτη επηρεάζει τις αποφάσεις αγοράς τους. Στον παγκόσμιο κλάδο λιανικής, η υποστήριξη πριν και μετά την πώληση είναι και οι δύο σημαντικές πτυχές της εξυπηρέτησης πελατών. Πολυάριθμες μέθοδοι, όπως email, ζωντανή συνομιλία, bots και τηλεφωνικές κλήσεις, χρησιμοποιούνται για την παροχή βοήθειας στους πελάτες. Δεδομένου ότι η τεχνητή νοημοσύνη συνομιλίας έχει βελτιωθεί τα τελευταία χρόνια, πολλές επιχειρήσεις έχουν υιοθετήσει τεχνολογίες αιχμής, όπως chatbot με τεχνητή νοημοσύνη και υποστήριξη πρακτόρων με τεχνητή νοημοσύνη, για να βελτιώσουν την εξυπηρέτηση των πελατών, αυξάνοντας παράλληλα την παραγωγικότητα και μειώνοντας το κόστος.
Κατανοήστε το Amazon είναι μια πλήρως διαχειριζόμενη και συνεχώς εκπαιδευμένη υπηρεσία επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP) που μπορεί να εξάγει πληροφορίες σχετικά με το περιεχόμενο ενός εγγράφου ή κειμένου. Σε αυτήν την ανάρτηση, διερευνούμε πώς το χρησιμοποίησε ο πελάτης AWS Pro360 API προσαρμοσμένης ταξινόμησης Amazon Comprehend, το οποίο σας δίνει τη δυνατότητα να δημιουργείτε εύκολα προσαρμοσμένα μοντέλα ταξινόμησης κειμένου χρησιμοποιώντας ετικέτες για την επιχείρησή σας, χωρίς να απαιτείται η εκμάθηση μηχανικής εκμάθησης (ML), για τη βελτίωση της εμπειρίας των πελατών και τη μείωση του λειτουργικού κόστους.
Pro360: Εντοπίστε με ακρίβεια τις αντιρρήσεις πελατών σε chatbots
Pro360 είναι μια αγορά που στοχεύει να συνδέσει ειδικούς με ταλέντα ειδικά για τον κλάδο με πιθανούς πελάτες, επιτρέποντάς τους να βρουν νέες ευκαιρίες και να επεκτείνουν το επαγγελματικό τους δίκτυο. Επιτρέπει στους πελάτες να επικοινωνούν απευθείας με ειδικούς και να διαπραγματεύονται μια προσαρμοσμένη τιμή για τις υπηρεσίες τους με βάση τις ατομικές τους απαιτήσεις. Το Pro360 χρεώνει τους πελάτες όταν προκύπτουν επιτυχημένες αντιστοιχίσεις μεταξύ ειδικών και πελατών.
Το Pro360 έπρεπε να αντιμετωπίσει ένα πρόβλημα που σχετίζεται με αναξιόπιστες χρεώσεις που οδήγησε σε παράπονα των καταναλωτών και μειωμένη εμπιστοσύνη με τη μάρκα. Το πρόβλημα ήταν ότι ήταν δύσκολο να κατανοηθεί ο στόχος του πελάτη κατά τη διάρκεια σύνθετων συνομιλιών γεμάτες με πολλαπλούς στόχους, ευγενικές αρνήσεις και έμμεση επικοινωνία. Τέτοιες συνομιλίες οδηγούσαν σε λανθασμένες χρεώσεις που μείωσαν την ικανοποίηση των πελατών. Για παράδειγμα, ένας πελάτης μπορεί να ξεκινήσει μια συνομιλία και να σταματήσει αμέσως ή να τερματίσει τη συνομιλία αρνούμενος ευγενικά λέγοντας «Είμαι απασχολημένος» ή «Αφήστε με να το μασήσω». Επίσης, λόγω πολιτιστικών διαφορών, ορισμένοι πελάτες μπορεί να μην έχουν συνηθίσει να εκφράζουν ξεκάθαρα τις προθέσεις τους, ιδιαίτερα όταν θέλουν να πουν «όχι». Αυτό το έκανε ακόμη πιο δύσκολο.
Για να λύσει αυτό το πρόβλημα, το Pro360 αρχικά πρόσθεσε επιλογές και επιλογές για τον πελάτη, όπως "Θα ήθελα περισσότερες πληροφορίες" ή "Όχι, έχω άλλες επιλογές". Αντί να πληκτρολογήσει τη δική του ερώτηση ή ερώτημα, ο πελάτης απλώς επιλέγει τις επιλογές που παρέχονται. Παρόλα αυτά, το πρόβλημα δεν λύθηκε ακόμα, επειδή οι πελάτες προτιμούσαν να μιλούν καθαρά και στη δική τους φυσική γλώσσα ενώ αλληλεπιδρούν με το σύστημα. Το Pro360 εντόπισε ότι το πρόβλημα ήταν αποτέλεσμα συστημάτων που βασίζονται σε κανόνες και ότι η μετάβαση σε μια λύση βασισμένη σε NLP θα είχε ως αποτέλεσμα την καλύτερη κατανόηση της πρόθεσης του πελάτη και θα οδηγούσε σε καλύτερη ικανοποίηση του πελάτη.
Η προσαρμοσμένη ταξινόμηση είναι ένα χαρακτηριστικό του Amazon Comprehend, το οποίο σας επιτρέπει αναπτύξτε τους δικούς σας ταξινομητές χρησιμοποιώντας μικρά σύνολα δεδομένων. Το Pro360 χρησιμοποίησε αυτή τη δυνατότητα για να δημιουργήσει ένα μοντέλο με ακρίβεια 99.2% εκπαιδεύοντας σε 800 σημεία δεδομένων και δοκιμάζοντας σε 300 σημεία δεδομένων. Ακολούθησαν μια προσέγγιση τριών βημάτων για να δημιουργήσουν και να επαναλάβουν το μοντέλο για να επιτύχουν το επιθυμητό επίπεδο ακρίβειας από 82% έως 99.3%. Πρώτον, το Pro360 όρισε δύο κλάσεις, reject και non-reject, που ήθελαν να χρησιμοποιήσουν για ταξινόμηση. Δεύτερον, αφαίρεσαν άσχετα emoji και σύμβολα όπως π.χ ~
και ...
και εντόπισε αρνητικά emoji για να βελτιώσει την ακρίβεια του μοντέλου. Τέλος, καθόρισαν τρεις πρόσθετες ταξινομήσεις περιεχομένου για τη βελτίωση του ποσοστού εσφαλμένης αναγνώρισης, συμπεριλαμβανομένων των μικρών συζητήσεων, της διφορούμενης απάντησης και της απόρριψης με έναν λόγο, για να επαναλάβουν περαιτέρω το μοντέλο.
Σε αυτήν την ανάρτηση, μοιραζόμαστε πώς το Pro360 χρησιμοποίησε το Amazon Comprehend για να εντοπίσει τις αντιρρήσεις των καταναλωτών κατά τη διάρκεια των συζητήσεων και χρησιμοποίησε έναν μηχανισμό Human-in-the-Loop (HITL) για να ενσωματώσει τα σχόλια των πελατών στη βελτίωση και την ακρίβεια του μοντέλου, επιδεικνύοντας την ευκολία χρήσης και την αποτελεσματικότητα του Amazon Comprehend.
«Αρχικά, πίστευα ότι η εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης θα ήταν δαπανηρή. Ωστόσο, η ανακάλυψη του Amazon Comprehend μας δίνει τη δυνατότητα να μεταφέρουμε αποτελεσματικά και οικονομικά ένα μοντέλο NLP από την ιδέα στην εφαρμογή σε μόλις 1.5 μήνα. Είμαστε ευγνώμονες για την υποστήριξη που παρέχεται από την ομάδα λογαριασμών AWS, την ομάδα αρχιτεκτονικής λύσεων και τους ειδικούς ML από την ομάδα SSO και υπηρεσιών.»
– LC Lee, ιδρυτής και διευθύνων σύμβουλος της Pro360.
Επισκόπηση λύσεων
Το παρακάτω διάγραμμα απεικονίζει την αρχιτεκτονική λύσης που καλύπτει την εξαγωγή συμπερασμάτων σε πραγματικό χρόνο, τη ροή εργασιών ανατροφοδότησης και τη ροή εργασίας ανθρώπινης αναθεώρησης, και πώς αυτά τα στοιχεία συμβάλλουν στη ροή εργασιών εκπαίδευσης του Amazon Comprehend.
Στις επόμενες ενότητες, σας καθοδηγούμε σε κάθε βήμα στη ροή εργασίας.
Ταξινόμηση κειμένου σε πραγματικό χρόνο
Χρησιμοποιώ Amazon Comprehend προσαρμοσμένη ταξινόμηση σε πραγματικό χρόνο, πρέπει να αναπτύξετε ένα API ως σημείο εισόδου και να καλέσετε ένα μοντέλο Amazon Comprehend για να πραγματοποιήσετε ταξινόμηση κειμένου σε πραγματικό χρόνο. Τα βήματα είναι τα εξής:
- Η πλευρά του πελάτη καλεί Amazon API Gateway ως σημείο εισόδου για την παροχή ενός μηνύματος πελάτη ως είσοδο.
- Το API Gateway μεταβιβάζει το αίτημα σε AWS Lambda και καλεί το API από Amazon DynamoDB και το Amazon Comprehend στα Βήματα 3 και 4.
- Το Lambda ελέγχει την τρέχουσα έκδοση του τελικού σημείου Amazon Comprehend που αποθηκεύει δεδομένα στο DynamoDB και καλεί ένα Καταληκτικό σημείο Amazon για να λάβετε συμπεράσματα σε πραγματικό χρόνο.
- Το Lambda, με έναν ενσωματωμένο κανόνα, ελέγχει τη βαθμολογία για να προσδιορίσει αν είναι κάτω από το όριο ή όχι. Στη συνέχεια, αποθηκεύει αυτά τα δεδομένα στο DynamoDB και περιμένει την ανθρώπινη έγκριση για να επιβεβαιώσει το αποτέλεσμα της αξιολόγησης.
Ροή εργασιών ανατροφοδότησης
Όταν το τελικό σημείο επιστρέφει το αποτέλεσμα ταξινόμησης στην πλευρά του πελάτη, η εφαρμογή ζητά από τον τελικό χρήστη με μια υπόδειξη να λάβει τα σχόλιά του και αποθηκεύει τα δεδομένα στη βάση δεδομένων για τον επόμενο γύρο (τη ροή εργασιών εκπαίδευσης). Τα βήματα για τη ροή εργασίας ανατροφοδότησης είναι τα εξής:
- Η πλευρά του πελάτη στέλνει τα σχόλια του χρήστη καλώντας το API Gateway.
- Το API Gateway παρακάμπτει το αίτημα στο Lambda. Το Lambda ελέγχει τη μορφή και την αποθηκεύει στο DynamoDB.
- Τα σχόλια των χρηστών από το Lambda αποθηκεύονται στο DynamoDB και θα χρησιμοποιηθούν για την επόμενη εκπαιδευτική διαδικασία.
Ροή εργασιών ανθρώπινης αναθεώρησης
Η διαδικασία ανθρώπινης αναθεώρησης μας βοηθά να διευκρινίσουμε τα δεδομένα με βαθμολογία εμπιστοσύνης κάτω από το όριο. Αυτά τα δεδομένα είναι πολύτιμα για τη βελτίωση του μοντέλου Amazon Comprehend και προστίθενται στην επόμενη επανάληψη της επανεκπαίδευσης. Συνηθίζαμε Ελαστική εξισορρόπηση φορτίου ως το σημείο εισόδου για τη διεξαγωγή αυτής της διαδικασίας, επειδή το σύστημα Pro360 είναι ενσωματωμένο Amazon Elastic Complute Cloud (Amazon EC2). Τα βήματα για αυτήν τη ροή εργασίας είναι τα εξής:
- Ως σημείο εισόδου χρησιμοποιούμε ένα υπάρχον API στο Elastic Load Balancer.
- Χρησιμοποιούμε το Amazon EC2 ως υπολογιστικό πόρο για να δημιουργήσουμε έναν πίνακα εργαλείων στο μπροστινό μέρος, ώστε ο αναθεωρητής να επισημάνει τα δεδομένα εισόδου με χαμηλότερες βαθμολογίες εμπιστοσύνης.
- Αφού ο αναθεωρητής εντοπίσει την ένσταση από τα δεδομένα εισόδου, αποθηκεύουμε το αποτέλεσμα σε έναν πίνακα DynamoDB.
Ροή εργασιών εκπαίδευσης Amazon Comprehend
Για να ξεκινήσουμε την εκπαίδευση του μοντέλου Amazon Comprehend, πρέπει να προετοιμάσουμε τα δεδομένα εκπαίδευσης. Τα παρακάτω βήματα σάς δείχνουν πώς να εκπαιδεύσετε το μοντέλο:
- Χρησιμοποιούμε Κόλλα AWS για τη διεξαγωγή εργασιών εξαγωγής, μετασχηματισμού και φόρτωσης (ETL) και τη συγχώνευση των δεδομένων από δύο διαφορετικούς πίνακες DynamoDB και την αποθήκευση τους σε Απλή υπηρεσία αποθήκευσης Amazon (Amazon S3).
- Όταν τα δεδομένα εκπαίδευσης του Amazon S3 είναι έτοιμα, μπορούμε να ενεργοποιήσουμε Λειτουργίες βημάτων AWS ως το εργαλείο ενορχήστρωσης για την εκτέλεση της εργασίας εκπαίδευσης και περνάμε τη διαδρομή S3 στη μηχανή κατάστασης Step Functions.
- Καλούμε μια συνάρτηση Lambda για να επιβεβαιώσουμε ότι υπάρχει η διαδρομή δεδομένων εκπαίδευσης και, στη συνέχεια, ενεργοποιούμε μια εργασία εκπαίδευσης Amazon Comprehend.
- Αφού ξεκινήσει η εργασία εκπαίδευσης, χρησιμοποιούμε μια άλλη συνάρτηση Lambda για να ελέγξουμε την κατάσταση της εργασίας εκπαίδευσης. Εάν η εργασία εκπαίδευσης έχει ολοκληρωθεί, λαμβάνουμε τη μέτρηση του μοντέλου και την αποθηκεύουμε στο DynamoDB για περαιτέρω αξιολόγηση.
- Ελέγχουμε την απόδοση του τρέχοντος μοντέλου με μια λειτουργία επιλογής μοντέλου λάμδα. Εάν η απόδοση της τρέχουσας έκδοσης είναι καλύτερη από την αρχική, την αναπτύσσουμε στο τελικό σημείο του Amazon Comprehend.
- Στη συνέχεια, καλούμε μια άλλη συνάρτηση Lambda για να ελέγξουμε την κατάσταση του τελικού σημείου. Η συνάρτηση ενημερώνει τις πληροφορίες στο DynamoDB για ταξινόμηση κειμένου σε πραγματικό χρόνο όταν το τελικό σημείο είναι έτοιμο.
Περίληψη και επόμενα βήματα
Σε αυτήν την ανάρτηση, δείξαμε πώς το Amazon Comprehend επιτρέπει στο Pro360 να δημιουργήσει μια εφαρμογή με τεχνητή νοημοσύνη χωρίς ειδικούς στην ML, η οποία μπορεί να αυξήσει την ακρίβεια του εντοπισμού αντιρρήσεων πελατών. Το Pro360 μπόρεσε να δημιουργήσει ένα προσαρμοσμένο μοντέλο NLP σε μόλις 1.5 μήνα και τώρα είναι σε θέση να εντοπίσει το 90% των ευγενικών απορρίψεων πελατών και να εντοπίσει την πρόθεση του πελάτη με συνολική ακρίβεια 99.2%. Αυτή η λύση όχι μόνο ενισχύει την εμπειρία των πελατών, αυξάνοντας το ποσοστό διατήρησης κατά 28.5%, αλλά βελτιώνει επίσης τα οικονομικά αποτελέσματα, μειώνοντας το κόστος λειτουργίας κατά 8% και μειώνοντας τον φόρτο εργασίας για τους πράκτορες εξυπηρέτησης πελατών.
Ωστόσο, ο εντοπισμός των αντιρρήσεων των πελατών είναι μόνο το πρώτο βήμα για τη βελτίωση της εμπειρίας του πελάτη. Συνεχίζοντας να επαναλαμβάνετε την εμπειρία του πελάτη και να επιταχύνετε την αύξηση των εσόδων, το επόμενο βήμα είναι να εντοπίσετε τους λόγους για τις αντιρρήσεις των πελατών, όπως έλλειψη ενδιαφέροντος, προβλήματα χρονισμού ή επιρροή από άλλους, και να δημιουργήσετε την κατάλληλη απάντηση για να αυξήσετε τη μετατροπή των πωλήσεων τιμή.
Για να χρησιμοποιήσετε το Amazon Comprehend για τη δημιουργία προσαρμοσμένων μοντέλων ταξινόμησης κειμένου, μπορείτε να αποκτήσετε πρόσβαση στην υπηρεσία μέσω του Κονσόλα διαχείρισης AWS. Για να μάθετε περισσότερα σχετικά με τον τρόπο χρήσης του Amazon Comprehend, ρίξτε μια ματιά Πόροι προγραμματιστών Amazon Comprehend.
Σχετικά με τους Συγγραφείς
Ρέι Γουάνγκ είναι αρχιτέκτονας λύσεων στην AWS. Με 8 χρόνια εμπειρίας στον κλάδο της πληροφορικής, η Ray είναι αφοσιωμένη στην κατασκευή σύγχρονων λύσεων στο cloud, ειδικά σε NoSQL, μεγάλα δεδομένα και μηχανική μάθηση. Ως πεινασμένος παίκτης, πέρασε και τα 12 πιστοποιητικά AWS για να κάνει το τεχνικό του πεδίο όχι μόνο βαθύ αλλά και ευρύ. Του αρέσει να διαβάζει και να παρακολουθεί ταινίες επιστημονικής φαντασίας στον ελεύθερο χρόνο του.
Τζόζι Τσενγκ είναι ένα HKT AI/ML Go-To-Market στο AWS. Η τρέχουσα εστίασή της είναι στον μετασχηματισμό των επιχειρήσεων στο λιανικό εμπόριο και το CPG μέσω δεδομένων και ML για να τροφοδοτήσει την τεράστια επιχειρηματική ανάπτυξη. Πριν ενταχθεί στην AWS, η Josie εργάστηκε για το Amazon Retail και άλλες εταιρείες διαδικτύου στην Κίνα και τις ΗΠΑ ως Growth Product Manager.
Σάνα Τσανγκ είναι αρχιτέκτονας λύσεων στην AWS. Επικεντρώνεται στην παρατηρησιμότητα σε σύγχρονες αρχιτεκτονικές και σε εγγενείς λύσεις παρακολούθησης στο cloud. Πριν ενταχθεί στην AWS, ήταν μηχανικός λογισμικού. Στον ελεύθερο χρόνο της, της αρέσει η πεζοπορία και η παρακολούθηση ταινιών.
Γράφω Talukdar είναι Senior Architect με την ομάδα Amazon Comprehend Service. Συνεργάζεται με πελάτες AWS για να τους βοηθήσει να υιοθετήσουν τη μηχανική εκμάθηση σε μεγάλη κλίμακα. Εκτός δουλειάς, του αρέσει το διάβασμα και η φωτογραφία.
- SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
- Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
- Minting the Future με την Adryenn Ashley. Πρόσβαση εδώ.
- πηγή: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/identify-objections-in-customer-conversations-using-amazon-comprehend-to-enhance-customer-experience-without-ml-expertise/
- :έχει
- :είναι
- :δεν
- 1
- 100
- 2%
- 28
- 8
- a
- Ικανός
- ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΕΣ
- επιταχύνουν
- πρόσβαση
- Λογαριασμός
- ακρίβεια
- με ακρίβεια
- Κατορθώνω
- προστιθέμενη
- Πρόσθετος
- ενστερνίζομαι
- θετός
- Μετά το
- Πράκτορας
- παράγοντες
- AI
- Τροφοδοτείται από AI
- AI / ML
- στόχοι
- Όλα
- Επιτρέποντας
- επιτρέπει
- Επίσης
- Amazon
- Κατανοήστε το Amazon
- Amazon EC2
- an
- και
- Άλλος
- api
- Εφαρμογή
- πλησιάζω
- κατάλληλος
- έγκριση
- αρχιτεκτονική
- ΕΙΝΑΙ
- AS
- πτυχές
- Βοήθεια
- At
- AWS
- Πελάτης AWS
- Balancer
- βασίζονται
- BE
- επειδή
- πριν
- Πιστεύεται
- παρακάτω
- Καλύτερα
- μεταξύ
- Μεγάλος
- Big Data
- και οι δύο
- bots
- μάρκα
- φέρω
- χτίζω
- Κτίριο
- χτισμένο
- ενσωματωμένο
- επιχείρηση
- Επιχειρηματική μετασχηματισμός
- επιχειρήσεις
- αλλά
- by
- κλήση
- κλήση
- κλήσεις
- CAN
- ο οποίος
- Διευθύνων Σύμβουλος
- πιστοποιητικά
- πρόκληση
- φορτία
- chatbots
- έλεγχος
- έλεγχοι
- Κίνα
- επιλογές
- τάξεις
- ταξινόμηση
- σαφώς
- πελάτης
- πελάτες
- Backup
- COM
- επικοινωνούν
- Επικοινωνία
- Εταιρείες
- παραπόνων
- πλήρης
- εξαρτήματα
- κατανοώ
- Υπολογίστε
- έννοια
- Διεξαγωγή
- εμπιστοσύνη
- Επιβεβαιώνω
- Connect
- καταναλωτής
- περιεχόμενο
- συνεχίζοντας
- συνεχώς
- συμβάλλει
- Συνομιλία
- ομιλητικός
- συνομιλία AI
- συνομιλίες
- Μετατροπή
- Κόστος
- Δικαστικά έξοδα
- κάλυμμα
- cpg
- πολιτιστικός
- Ρεύμα
- έθιμο
- πελάτης
- εμπειρία του πελάτη
- Η ικανοποίηση των πελατών
- Εξυπηρέτηση πελατών
- Πελάτες
- προσαρμοσμένη
- αιχμής
- Τεχνολογίες αιχμής
- ταμπλό
- ημερομηνία
- σημεία δεδομένων
- βάση δεδομένων
- συμφωνία
- αποφάσεις
- Πτώση
- αφιερωμένο
- βαθύς
- ορίζεται
- αποδεικνύοντας
- παρατάσσω
- επιθυμητή
- Ανίχνευση
- Προσδιορίστε
- Εργολάβος
- διαφορές
- διαφορετικές
- δύσκολος
- κατευθείαν
- ανακάλυψη
- συζητήσεις
- έγγραφο
- κάτω
- κατά την διάρκεια
- κάθε
- ευκολία στη χρήση
- εύκολα
- αποδοτικότητα
- αποτελεσματικά
- ΗΛΕΚΤΡΟΝΙΚΗ ΔΙΕΥΘΥΝΣΗ
- δίνει τη δυνατότητα
- Τελικό σημείο
- μηχανικός
- Ενισχύει
- Εταιρεία
- καταχώριση
- ειδικά
- Αιθέρας (ΕΤΗ)
- εκτίμηση
- Even
- παράδειγμα
- υφιστάμενα
- υπάρχει
- Ανάπτυξη
- εμπειρία
- εμπειρογνώμονας
- εξειδίκευση
- εμπειρογνώμονες
- διερευνήσει
- εκχύλισμα
- Χαρακτηριστικό
- ανατροφοδότηση
- πεδίο
- γεμάτο
- οικονομικός
- Εύρεση
- Όνομα
- Συγκέντρωση
- εστιάζει
- ακολουθείται
- Εξής
- εξής
- Για
- μορφή
- ιδρυτής
- Ιδρυτής και Διευθύνων Σύμβουλος
- από
- Καύσιμα
- πλήρως
- λειτουργία
- λειτουργίες
- περαιτέρω
- πύλη
- παράγουν
- παίρνω
- Παγκόσμιο
- Go-To-Market
- ευγνώμων
- Ανάπτυξη
- Έχω
- he
- βοήθεια
- βοηθά
- πεζοπορία
- Πως
- Πώς να
- Ωστόσο
- HTML
- http
- HTTPS
- ανθρώπινος
- Πεινασμένος
- i
- προσδιορίζονται
- αναγνωρίζει
- προσδιορίσει
- προσδιορισμό
- απεικονίζει
- αμέσως
- εκτέλεση
- εκτελεστικών
- σημαντικό
- βελτίωση
- βελτιωθεί
- βελτίωση
- βελτιώνει
- βελτίωση
- in
- Συμπεριλαμβανομένου
- ενσωματώνω
- Αυξάνουν
- αύξηση
- ατομικές
- βιομηχανία
- ειδικά για τη βιομηχανία
- επιρροή
- πληροφορίες
- αρχικά
- εισαγωγή
- διορατικότητα
- αντί
- πρόθεση
- προθέσεις
- αλληλεπιδρώντας
- τόκος
- Internet
- σε
- θέματα
- IT
- Βιομηχανία πληροφορικής
- επανάληψη
- Δουλειά
- Θέσεις εργασίας
- ενώνει
- jpg
- μόλις
- Ετικέτες
- Έλλειψη
- Γλώσσα
- large
- οδηγήσει
- που οδηγεί
- ΜΑΘΑΊΝΩ
- μάθηση
- Led
- Υπήνεμος
- Επίπεδο
- Μου αρέσει
- ζω
- φορτίο
- μείωση
- μηχανή
- μάθηση μηχανής
- που
- κάνω
- διαχειρίζεται
- διαχείριση
- διευθυντής
- πολοί
- αγορά
- Ενδέχεται..
- μηχανισμός
- πηγαίνω
- μήνυμα
- μέθοδοι
- μετρικός
- ενδέχεται να
- ML
- μοντέλο
- μοντέλα
- ΜΟΝΤΕΡΝΑ
- παρακολούθηση
- μήνες
- περισσότερο
- Κινηματογράφος
- κίνηση
- πολλαπλούς
- Φυσικό
- Φυσική γλώσσα
- Επεξεργασία φυσικής γλώσσας
- Ανάγκη
- αρνητικός
- δίκτυο
- Νέα
- επόμενη
- nlp
- τώρα
- πολυάριθμες
- σκοπός
- of
- on
- ONE
- αποκλειστικά
- λειτουργία
- επιχειρήσεων
- Ευκαιρίες
- Επιλογές
- or
- ενορχήστρωση
- πρωτότυπο
- ΑΛΛΑ
- Άλλα
- εκτός
- φόρμες
- δική
- ιδιαίτερα
- passieren
- πέρασε
- περάσματα
- μονοπάτι
- επίδοση
- τηλέφωνο
- τηλεφωνικές κλήσεις
- φωτογραφία
- Πλάτων
- Πληροφορία δεδομένων Plato
- Πλάτωνα δεδομένα
- Σημείο
- σημεία
- Θέση
- δυναμικού
- δυνητικοί πελάτες
- προτιμάται
- Προετοιμάστε
- τιμή
- Πρόβλημα
- διαδικασια μας
- μεταποίηση
- Προϊόν
- υπεύθυνος προϊόντων
- παραγωγικότητα
- επαγγελματίας
- παρέχουν
- παρέχεται
- αγορά
- PWC
- ερώτηση
- Τιμή
- RAY
- Διάβασε
- Ανάγνωση
- έτοιμος
- πραγματικός
- σε πραγματικό χρόνο
- λόγος
- λόγους
- πρόσφατος
- μείωση
- Μειωμένος
- μείωση
- σχετίζεται με
- Καταργήθηκε
- ζητήσει
- απαιτήσεις
- πόρος
- απάντησης
- αποτέλεσμα
- λιανική πώληση
- βιομηχανία λιανικής
- κράτηση
- επανεκπαίδευση
- Επιστροφές
- έσοδα
- αύξηση των εσόδων
- ανασκόπηση
- γύρος
- Άρθρο
- τρέξιμο
- εμπορικός
- ικανοποίηση
- Κλίμακα
- Sci-Fi
- σκορ
- τμήματα
- επιλογή
- αρχαιότερος
- υπηρεσία
- Υπηρεσίες
- Κοινοποίηση
- δείχνουν
- Απλούς
- απλά
- αφού
- small
- λογισμικό
- Μηχανικός Λογισμικού
- λύση
- Λύσεις
- SOLVE
- μερικοί
- μιλούν
- ειδικούς
- Εκκίνηση
- ξεκινά
- Κατάσταση
- Κατάσταση
- Βήμα
- Βήματα
- Ακόμη
- στάση
- χώρος στο δίσκο
- κατάστημα
- αποθηκεύονται
- καταστήματα
- επιτυχής
- τέτοιος
- υποστήριξη
- σύστημα
- συστήματα
- τραπέζι
- TAG
- ταλέντα
- Συζήτηση
- Τεχνικός
- Τεχνολογίες
- Δοκιμές
- Ταξινόμηση κειμένου
- από
- ότι
- Η
- τους
- Τους
- αυτοί
- αυτό
- εκείνοι
- τρία
- τριών βημάτων
- κατώφλι
- Μέσω
- ώρα
- συγχρονισμός
- προς την
- εργαλείο
- τροχιά
- Τρένο
- εκπαιδευμένο
- Εκπαίδευση
- Μεταμορφώστε
- Μεταμόρφωση
- καταπληκτικός
- ενεργοποιούν
- Εμπιστευθείτε
- υπό
- καταλαβαίνω
- κατανόηση
- ενημερώσεις
- us
- χρήση
- μεταχειρισμένος
- Χρήστες
- χρησιμοποιώντας
- χρησιμοποιούνται
- ΕΠΙΚΥΡΩΝΩ
- Πολύτιμος
- εκδοχή
- ήθελε
- ήταν
- Δες
- παρακολουθείτε
- we
- ήταν
- αν
- Ποιό
- ενώ
- ευρύς
- θα
- με
- χωρίς
- Εργασία
- εργάστηκαν
- ροής εργασίας
- λειτουργεί
- θα
- χρόνια
- εσείς
- Σας
- zephyrnet