机器学习通过改善客户体验、优化运营和实现更智能的决策，改变了零售业。由ML算法提供支持的个性化推荐可提高客户满意度并增加销售额。
需求预测和库存优化确保在正确的时间提供正确的产品，减少缺货和积压。基于视觉的系统可实现无收银员商店、自动结账和高效的库存跟踪。
ML驱动的客户行为和市场趋势洞察使零售商能够做出数据驱动的决策，简化运营并提高盈利能力。
库存跟踪如何为您的业务带来便利？
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使用分布式NoSQL数据库有什么优势？
微服务在分布式数据库系统中发挥着重要作用，通过实现模块化的方法来构建应用程序。在微服务架构中，每个服务都被设计为处理特定的业务功能。这种划分使开发人员能够管理和交互各个服务，每个服务可能都有自己的数据库。这种设计为数据存储和访问方式提供了灵
联邦学习的主要类型有哪些？
联邦学习是一种机器学习方法，多个参与方在不共享数据的情况下协作训练模型。联邦学习的主要类型包括水平联邦学习、垂直联邦学习和联邦迁移学习。每种类型都针对参与者数据和使用特征存在差异的不同场景。
水平联邦学习用于参与者的数据共享相同特征空间但
异常检测性能使用哪些指标？
异常检测性能通常使用几个关键指标进行评估，这些指标有助于理解模型识别数据中异常模式的效果。最常见的指标包括准确率、精确率、召回率、F1 分数以及接收者操作特征曲线下的面积（AUC-ROC）。这些指标各自提供了模型表现的不同见解，尤其是在将异