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打造以經(jīng)營為中心,實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程透明化管理
幫助企業(yè)合理產(chǎn)能分配,提高資源利用率
快速打造數(shù)字化生產(chǎn)線,實(shí)現(xiàn)全流程追溯
生產(chǎn)過程精準(zhǔn)追溯,滿足企業(yè)合規(guī)要求
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對(duì)設(shè)備進(jìn)行全生命周期管理,提高設(shè)備綜合利用率
實(shí)現(xiàn)設(shè)備數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集與監(jiān)控
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實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品全生命周期的質(zhì)量管理與追溯
精準(zhǔn)制定生產(chǎn)計(jì)劃 合理配置生產(chǎn)資源
全面可視的生產(chǎn)質(zhì)量統(tǒng)計(jì)與追溯
一鍵生成排產(chǎn)計(jì)劃,有效提升資源利用率
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打造數(shù)字化工廠,全面提升產(chǎn)品質(zhì)量
快速應(yīng)對(duì)訂單變化,大幅減少企業(yè)資源浪費(fèi)
實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品報(bào)價(jià)快速精準(zhǔn),全面實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)透明化
打造生產(chǎn)計(jì)劃自動(dòng)排產(chǎn)信息化平臺(tái)
通過機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)整個(gè)公司所有經(jīng)銷商的銷售量進(jìn)行預(yù)測(cè),以及對(duì)不同類型的經(jīng)銷商的銷售量進(jìn)行預(yù)測(cè),得出未來銷售計(jì)劃的輔助參考和指導(dǎo)意見。
在上周我寫了一篇“基于機(jī)器學(xué)習(xí)的銀行電話營銷客戶購買可能性預(yù)測(cè)分析”,那是作為對(duì)客戶購買可能性預(yù)測(cè)分析的第一次驗(yàn)證案例的嘗試。今天是基于機(jī)器學(xué)習(xí)的客戶購買可能性預(yù)測(cè)分析的第二次驗(yàn)證案例:推薦系統(tǒng)。
項(xiàng)目目的:預(yù)測(cè)客戶的交易價(jià)值。數(shù)據(jù)內(nèi)容:4459條已知客戶的交易價(jià)值和客戶的屬性(具體內(nèi)容不知道,有可能是性別、年齡、收入、交稅等等,每一個(gè)用戶有4993條屬性)。步驟:數(shù)據(jù)分析、特征值選取、模型建立、調(diào)試。
數(shù)據(jù)集為uci下載的,某家銀行電話營銷與是否購買定期存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)。 模擬目標(biāo)為知道客戶數(shù)據(jù),預(yù)測(cè)購買理財(cái)產(chǎn)品概率。
Kaggle官網(wǎng)提供了大量的機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集,本文從其中選擇了Boston HousePrice數(shù)據(jù)集,展示了如何建立機(jī)器學(xué)習(xí)模型的通常過程。
本文介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)新手需要了解的 10 大算法,包括線性回歸、Logistic 回歸、樸素貝葉斯、K 近鄰算法等。
可以肯定地說,機(jī)器學(xué)習(xí)將在未來十年幾乎在每個(gè)行業(yè)都產(chǎn)生廣泛的影響。那么問題就會(huì)變成:你的企業(yè)將如何使用它?
本文講述如何使計(jì)算機(jī)模擬人類,學(xué)習(xí)如何使用算法和人工智能玩tic tac toe(井字游戲)。
AI的快速發(fā)展,讓機(jī)器學(xué)習(xí)走向了巔峰,今天我們盤點(diǎn)一下最受歡迎的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(ML),希望你能夠在這里尋找到你未來一段時(shí)間內(nèi)的“利器”。
通過本文我們來一起看一些用于人工智能的高質(zhì)量AI庫,它們的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn),以及它們的一些特點(diǎn)。
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