中国电商企业深度学习应用及最新进展

1 大数据下的深度学习深度学习是模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释和处理各种数据,包括文本数据、图像数据和语音数据等。人工神经网络具有良好的学习能力和解决问题的能力,但传统神经网络一般只有两三层的神经网络,其有限的参数和计算单元,对复杂函数的表示能力有限,学习能力受到制约,特征的开发和筛选也极为耗费人力。目前深度学习推广的条件已经成熟。一方面,传统神经网络在大数据量的学习上性能较差,不符合大数据所需的时效性。另一方面,大数据的演进催生了软硬件系统的进步,分布式架构的产生,使得算法的性能已经不是瓶颈,并行化框架和训练加速方法,让深度学习的前景变得光明。同时,大数据也会让深度学习的效果越来越好。所以,从某种意义上说,深度学习是大数据的最佳拍档。

2 电商企业研究深度学习的初衷客服对电商发展的重要性毋庸置疑。近几年发展迅速的“双十一”“双十二”“周年庆”等电商活动层出不群,大量的客服团队也很难应付这样的活动。各家电商开始筹划成立智能客服团队,通过一些机器算法模拟人的思维,达到客服和用户交流的效果。随着深度学习技术的风靡,加深了电商对智能客服团队的开发。近两年,通过神经网络、知识层次、异构计算等新兴领域的研究和应用来确保智能客服团队技术的领先性,大幅提高了其智能性及其应用的广泛性。

深度学习技术固然有很大的应用价值, 但随着IBMWatson、百度大脑等平台的开放,这种能力的获得并不困难,产品化的好坏才是直接影响客户服务能力的因素。而各家电商选择在这个领域投入更多的阵容自主研发,深度学习和数据挖掘技术已经被电商企业视为核心竞争力,各家争取自己掌握核心技术,让数据更好地服务于自己。

综合现如今中国物流市场的情况可以看出,电商物流“最后一公里”要解决的问题有很多,不仅仅是配送效率问题,还有覆盖面的问题、分散的问题,部分地区发展不充分的问题等等。

中国电商企业深度学习应用及最新进展

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