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Auf Deep Learning basierende Produktempfehlungen von Dynamic Yield / Exponentiel
Geschrieben am Mittwoch, 05. Mai 2021 von firmenpresse
Kunden, die den selbstlernenden Algorithmus implementiert haben, konnten im Vergleich zu anderen Strategien f
Dynamic Yield, die Plattform f
Heutzutage sind f
Die Deep Learning-Recommendations von Dynamic Yield erkennen bereits bei der ersten Sitzung eines Besuchers seine Interessen und Kaufabsichten, sodass den Kunden genau die Produkte empfohlen werden k
"Heutzutage erwarten Konsumenten ein hohes Ma", so Liad Agmon, CEO von Dynamic Yield. "Unser Deep Learning-Modell nutzt modernste neuronale Netzwerktechnologien des Neuro-Linguistischen Programmierens, die sich als h"
F
Zu den wichtigsten Vorteilen des Deep Learning-Modells f
- Optimierte Ergebnisse pro Nutzer - Der Deep Learning-Algorithmus legt automatisch die richtigen Parametereinstellungen f
- Adaptiv und selbstlernend - Der Algorithmus ist basierend auf einer riesigen Menge an Verhaltens- und Produktdaten konstant und schnell selbstlernend. Das Ziel ist die Optimierung der Recommendation-Ergebnisse, die bereits ab der ersten Sitzung Kundenabsichten erkennen, und bei Erhalt neuer Daten und Informationen regelm
- In den wichtigsten digitalen Channels verf
"Dank Dynamic Yield m&utm_medium=press&utm_campaign=deep-learning) ausw" so Nadav Yekutiel, Head of Data, GlassesUSA.com. "Der Deep Learning-Algorithmus von Dynamic Yield legt die richtigen Parametereinstellungen fngeht, sondern auch in puncto Zeitersparnis."
Das Recommendation-Modell von Dynamic Yield ist Teil von AdaptML(TM) - das auf Deep Learning und Selbsttraining basierende KI-System des Unternehmens, das jedem Nutzer ein auf ihn zugeschnittenes individuelles digitales Erlebnis bietet, indem es mithilfe von Kundendaten bestimmte Kaufabsichten und Produkte ermittelt, an denen der Nutzer interessiert sein k
Weitere Informationen finden Sie hier: dynamicyield.com/adaptml/
Dynamic Yield erm
Pressekontakt:
Shana Pilewski, 1+516-441-0967, shana@dynamicyield.com
Original-Content von: Dynamic Yield GmbH,
Kunden, die den selbstlernenden Algorithmus implementiert haben, konnten im Vergleich zu anderen Strategien f
Dynamic Yield, die Plattform f
Heutzutage sind f
Die Deep Learning-Recommendations von Dynamic Yield erkennen bereits bei der ersten Sitzung eines Besuchers seine Interessen und Kaufabsichten, sodass den Kunden genau die Produkte empfohlen werden k
"Heutzutage erwarten Konsumenten ein hohes Ma", so Liad Agmon, CEO von Dynamic Yield. "Unser Deep Learning-Modell nutzt modernste neuronale Netzwerktechnologien des Neuro-Linguistischen Programmierens, die sich als h"
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Zu den wichtigsten Vorteilen des Deep Learning-Modells f
- Optimierte Ergebnisse pro Nutzer - Der Deep Learning-Algorithmus legt automatisch die richtigen Parametereinstellungen f
- Adaptiv und selbstlernend - Der Algorithmus ist basierend auf einer riesigen Menge an Verhaltens- und Produktdaten konstant und schnell selbstlernend. Das Ziel ist die Optimierung der Recommendation-Ergebnisse, die bereits ab der ersten Sitzung Kundenabsichten erkennen, und bei Erhalt neuer Daten und Informationen regelm
- In den wichtigsten digitalen Channels verf
"Dank Dynamic Yield m&utm_medium=press&utm_campaign=deep-learning) ausw" so Nadav Yekutiel, Head of Data, GlassesUSA.com. "Der Deep Learning-Algorithmus von Dynamic Yield legt die richtigen Parametereinstellungen fngeht, sondern auch in puncto Zeitersparnis."
Das Recommendation-Modell von Dynamic Yield ist Teil von AdaptML(TM) - das auf Deep Learning und Selbsttraining basierende KI-System des Unternehmens, das jedem Nutzer ein auf ihn zugeschnittenes individuelles digitales Erlebnis bietet, indem es mithilfe von Kundendaten bestimmte Kaufabsichten und Produkte ermittelt, an denen der Nutzer interessiert sein k
Weitere Informationen finden Sie hier: dynamicyield.com/adaptml/
Dynamic Yield erm
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Shana Pilewski, 1+516-441-0967, shana@dynamicyield.com
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Dies ist eine umfassende Business-Suchmaschiene für Unternehmer aus dem Mittelstand.
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Unternehmens-Software:
Hier ist die Marktübersicht mit detaillierten Informationen über betriebliche Softwareprodukte, Branchensoftware, Standard- und Systemsoftware, technisch-wissenschaftliche Programme mit Herstellerinformation und Bezugsquellen.
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