应用案例
通过PaddlePaddle可以实现这些有趣的项目
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智能桃子分拣机集成了图像分类模型,并利用机械完成桃子分拣自动化。有效提升了桃子分类拣出的准确率及工作效率,节省大量桃农工作人力
案例技术方向:图像分类
通过深度学习技术对生鲜进货量进行预测,降低商品报损率的同时,节省店铺订货人力与时间成本,有效提升店铺利润
案例技术方向:预测
通过人工智能模拟求职者投递和企业简历初筛过程,有效解决中小企业投递量不足、大企业筛选困难和求职者信息安全的问题,实现精准高效的需求匹配,提升招聘效率
案例技术方向:自然语言处理
推荐业务下,完成召回后,对召回集进行ctr预估,选取得分高的作为最终推荐结果
案例技术方向:推荐
快速准确的从互联网的资讯中找到当前以及短期内即将爆发的热点,从而提高推荐点击率
案例技术方向:预测
文本分类互联网
布本拥有海量的资讯类内容,拥有一个复杂的内容组织结构,通过AI技术可以快速准确的完成对某个层级的分类以及对后续的内容组织
案例技术方向:文本分类
帮助连锁餐饮企业进行客流预测、菜品销量预测,辅助中央厨房采购决策
案例技术方向:预测
通过基础运行积累的大数据结合深度学习算法提高机电系统运行效率,合理设计日常保养策略,完成及时的故障预警、保养提醒,实现智能运营
案例技术方向:预测、推荐
帮助银行深入挖掘数据潜在价值,洞察客户需求,促进银行决策从“经验驱动”向“数据驱动”转化,打造并保持商业银行的核心竞争力
案例技术方向:自然语言处理、预测