Olá e seja bem-vindo!
Sou Paul Turner, membro da equipe de Liderança da Wiser, e tenho o prazer de apresentá-lo à nossa nova série de blogs sobre plataforma e ciência de dados. O objetivo dessa série é unir curiosidade e conhecimento, oferecendo insights e opiniões sobre uma ampla gama de tópicos pelos quais somos apaixonados.
O que esperar
Nesta série, vamos nos aprofundar em várias áreas fascinantes e impactantes dentro dos domínios da ciência de dados e do comércio eletrônico. Aqui está uma amostra de alguns dos principais temas que exploraremos nos próximos meses:
O papel dos modelos de linguagem ampla (LLMs) na ciência de dados moderna e no comércio eletrônico
Os LLMs se tornaram a pedra angular da inovação em ciência de dados. Exploraremos como esses modelos revolucionam o comércio eletrônico, aprimorando as interações com os clientes, promovendo experiências personalizadas e melhorando os processos de tomada de decisão.
Aprimorando os algoritmos de similaridade e correspondência para obter uma vantagem competitiva
Entender o que torna os produtos semelhantes é uma tarefa complexa. Vamos nos aprofundar na ciência por trás da similaridade e da correspondência entre produtos iguais, explorando como os algoritmos avançados podem melhorar as recomendações de produtos e a análise da concorrência.
Aproveitamento de LLMs para análise de dados profundos
Os LLMs não se referem apenas à linguagem - eles são ferramentas poderosas para análise profunda de dados. Veremos como eles podem descobrir padrões ocultos e insights de grandes conjuntos de dados, proporcionando uma vantagem competitiva no mercado.
Extração e correspondência de catálogo vs. categoria: diferenças, prós e contras
A extração e a correspondência de dados de catálogos e categorias podem ser desafiadoras. Explicaremos as diferenças, os prós e os contras de cada abordagem, ajudando-o a escolher a melhor estratégia para suas necessidades.
Como garantir a precisão e a relevância da correspondência na inteligência de preços competitivos
A correspondência precisa é crucial para a inteligência competitiva de preços. Discutiremos estratégias para garantir que seus dados de preços sejam precisos e relevantes.
Correspondência de marcas próprias
Os produtos de marca própria requerem atenção especial para uma correspondência precisa. Vamos nos aprofundar nas técnicas e nos desafios da correspondência de marcas próprias para garantir a precisão.
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Obrigado por se juntar a nós nesta jornada pela série de blogs sobre a plataforma Wiser e a ciência de dados. Mal podemos esperar para compartilhar mais com você em nossas próximas publicações. Fique atento à nossa primeira postagem, Aproveitando o poder dos modelos de linguagem ampla (LLMs) no comércio eletrônico, na qual veremos como os LLMs podem ser utilizados para aprimorar os recursos de coleta de dados, desenvolver serviços de dados inteligentes e melhorar a precisão e a confiabilidade de vários produtos orientados por dados no setor de comércio eletrônico.
Sobre o Autor:
Paul Turner lidera a nova equipe de produtos de plataforma da Wiser, onde se concentra em aprimorar nossos recursos de coleta de dados e serviços de dados inteligentes, incluindo algoritmos de correspondência avançados, para fornecer dados superiores e confiáveis em todos os produtos da Wiser. Com um histórico impressionante em grandes conjuntos de dados, ciência de dados e implementação de plataformas de grande escala, Paul traz uma riqueza de conhecimentos para sua função. Ele se destaca na estratégia de produtos e no desenvolvimento de serviços inovadores, utilizando modelos de ponta de compreensão de linguagem natural (NLU) e processamento de linguagem natural (NLP) para impulsionar o desenvolvimento de novos produtos.
