Bonjour et bienvenue !
Je suis Paul Turner, membre de l'équipe Wiser Leadership, et je suis ravi de vous présenter notre nouvelle série sur la plateforme et la science des données blog . Cette série vise à faire le lien entre la curiosité et la connaissance, en offrant des points de vue et des opinions sur un large éventail de sujets qui nous passionnent.
À quoi s'attendre
Dans cette série, nous nous pencherons sur divers domaines fascinants et importants dans les domaines de la science des données et du commerce électronique. Voici un aperçu des principaux thèmes que nous explorerons au cours des prochains mois :
Le rôle des grands modèles linguistiques (LLM) dans la science des données moderne et le commerce électronique
Les LLM sont devenus la pierre angulaire de l'innovation dans le domaine de la science des données. Nous examinerons comment ces modèles révolutionnent le commerce électronique en améliorant les interactions avec les clients, en créant des expériences personnalisées et en améliorant les processus de prise de décision.
Améliorer les algorithmes de similarité et d'appariement pour obtenir un avantage concurrentiel
Comprendre ce qui rend les produits similaires est une tâche complexe. Nous nous pencherons sur la science qui sous-tend la similarité et la correspondance entre produits similaires, en explorant comment les algorithmes avancés peuvent améliorer les recommandations de produits et l'analyse de la concurrence.
Exploiter les LLM pour l'analyse des données profondes
Les LLM ne sont pas qu'une question de langue : ce sont de puissants outils d'analyse approfondie des données. Nous verrons comment ils permettent de découvrir des schémas et des informations cachés dans de vastes ensembles de données, ce qui leur confère un avantage concurrentiel sur le marché.
Extraction et mise en correspondance de catalogues et de catégories : différences, avantages et inconvénients
L'extraction et la mise en correspondance de données à partir de catalogues et de catégories peuvent s'avérer difficiles. Nous vous expliquons les différences, les avantages et les inconvénients de chaque approche, afin de vous aider à choisir la stratégie la mieux adaptée à vos besoins.
Garantir la précision et la pertinence de l'appariement dans un contexte concurrentiel intelligence des prix
Une correspondance précise est essentielle pour être compétitif intelligence des prix. Nous discuterons des stratégies permettant de s'assurer que vos données de tarification sont à la fois précises et pertinentes.
Correspondance des marques privées
Les produits sous marque de distributeur requièrent une attention particulière pour une correspondance précise. Nous nous pencherons sur les techniques et les défis liés à l'appariement des marques de distributeur afin de garantir la précision.
Vous pouvez vous inscrire pour recevoir les articles au fur et à mesure de leur publication dans la barre latérale de cet article ou dans le pied de page.
Merci de nous avoir rejoints dans ce voyage à travers la plateforme Wiser et la série Data Science Blog . Nous sommes impatients de vous en dire plus dans nos prochains articles. Restez à l'écoute pour notre premier article, Exploiter la puissance des grands modèles de langage (LLM) dans le commerce électronique, où nous verrons comment les LLM peuvent être utilisés pour améliorer les capacités de collecte de données, développer des services de données intelligents et améliorer la précision et la fiabilité de divers produits basés sur des données dans l'industrie du commerce électronique.
A propos l'auteur :
Paul Turner dirige la nouvelle équipe de produits Platform chez Wiser, où il se concentre sur l'amélioration de nos capacités de collecte de données et de nos services de données intelligents, y compris les algorithmes de correspondance avancés, afin de fournir des données supérieures et fiables dans tous les produits Wiser. Fort d'une expérience impressionnante dans le domaine des grands ensembles de données, de la science des données et de la mise en œuvre de plates-formes à grande échelle, Paul apporte une grande expertise à son poste. Il excelle dans la stratégie produit et le développement de services innovants, en utilisant des modèles de pointe de compréhension du langage naturel (NLU) et de traitement du langage naturel (NLP) pour piloter le développement de nouveaux produits.
