人工智能正在通过优化运营和增强客户体验来改变零售业。人工智能用于个性化推荐、库存管理、需求预测和动态定价。
例如，推荐系统分析客户行为以推荐产品，而人工智能驱动的库存管理确保库存水平基于历史和实时数据进行优化。基于视觉的人工智能系统有助于商店的结账自动化和客户行为分析。
零售商还利用AI驱动的聊天机器人和虚拟助手来改善客户服务，提供即时支持和个性化交互，从而提高客户满意度和忠诚度。
Adobe 是否在其产品中使用神经网络？
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BERT如何使用自监督学习来处理自然语言处理任务？
"BERT（双向编码器表示从变换器）利用自监督学习来提升其在自然语言处理（NLP）任务中的表现。自监督学习意味着模型通过从输入数据本身生成标签来学习无标签数据。BERT通过两个主要的训练任务实现这一点：遮蔽语言建模（MLM）和下一个句子预测
数据增强在零-shot学习中扮演什么角色？
数据增强在零样本学习（ZSL）中发挥着重要作用，通过增强模型从已见类别到未见类别的泛化能力。在ZSL中，模型是在特定的标注样本集上进行训练的，但在测试时遇到新的、未见过的类别时，它依赖于可用的语义信息——例如类别属性或文本描述——来进行预测
什么是处方分析，它如何帮助企业？
"规范性分析是数据分析的一个分支，主要关注基于数据分析提供决策建议。它超越了预测未来结果的范畴，如预测分析所做的那样，建议采取具体行动以实现期望的结果。这涉及使用优化、模拟和决策分析等各种技术，帮助企业在复杂情境中选择最佳行动方案。例如，一