CleverDATA разработала 120 моделей машинного обучения для обработки онлайн-чеков

19 июнь 2019 12:40 #82773 от ICT
Провайдер решений в сфере управления данными CleverDATA (входит в группу компаний «Ланит») реализовал проект обработки данных об интернет-покупках из онлайн-чеков российского оператора фискальных данных. Комплекс моделей машинного обучения, натренированных определять смысл текстовой информации в онлайн-чеке, позволил сформировать широкий пул выводов об аудитории интернет-пользователей. С помощью математической обработки исходных данных извлекаются такие знания о потребителях, как наличие домашних животных, автомобиля определённой марки, детей определенного возраста, планов на отпуск и т.д. Впоследствии эта информация используется для улучшения сервисов онлайн-рекламы, коммуникаций с потребителями и клиентской аналитики. Для определения смысловой нагрузки содержания чека система моделей была предварительно натренирована на большом количестве текстов. Это позволило более точно понимать общий контекст для каждой категории покупок. Например, анализируя текст из двух чеков «автомобильный масляный насос Mazda» и «тетрадь в клетку с автомобилем Mazda», система определит, кто является владельцем автомобиля. Обработка реализована на базе программного продукта CleverDATA – платформы 1DMC, предназначенной для организации работы с обезличенными аудиторными данными и применения их в онлайн-рекламе и клиентской аналитике. «Информация в онлайн-чеках очень вариативна и требует применения технологий Natural Language Processing – обработки естественного языка, области на стыке искусственного интеллекта и лингвистики. Для применения полученных знаний о потребителях в рекламе машине важно уметь не только находить семантически схожие фразы, но и научиться определять близкие или противоположные по смыслу тексты. Разработанный комплекс моделей машинного обучения позволяет анализировать большой поток онлайн-чеков и приводить полученные знания об аудитории в подходящий для рекламодателей формат. Реализованный подход применим для обработки различных текстовых данных, не только из онлайн-чеков, но и других информационных систем и сервисов, подключенных к нашей платформе 1DMC», – отметил Денис Афанасьев, генеральный директор CleverDATA. Короткая ссылка на материал: [url]#[/url] Ссылка на источник


  • Сообщений: 75474

  • Пол: Не указан
  • Дата рождения: Неизвестно
  • Пожалуйста Войти или Регистрация, чтобы присоединиться к беседе.

    Похожие статьи

    ТемаРелевантностьДата
    Сбербанк представил поиск по приложению «Сбербанк онлайн» на базе машинного обучения15.83Понедельник, 11 марта 2019
    Microsoft открыла код среды для машинного обучения13.74Понедельник, 16 ноября 2015
    В SAP S/4HANA добавлены технологии машинного обучения13.74Четверг, 21 сентября 2017
    X5 применила технологии машинного обучения в маркетинге13.74Понедельник, 19 ноября 2018
    Dell EMC представила решения для машинного и глубинного обучения13.6Четверг, 23 ноября 2017
    CleverDATA разработала новый модуль статистики биржи данных 1DMC13.45Понедельник, 15 мая 2017
    Google открыла доступ к системе машинного обучения TensorFlow13.45Вторник, 10 ноября 2015
    Google открыл доступ к системе машинного обучения TensorFlow13.45Вторник, 10 ноября 2015
    Google представила технологии машинного обучения для рекламы и аналитики13.45Среда, 24 мая 2017
    «Крок» представила сервис ИТ-мониторинга на базе машинного обучения13.45Среда, 08 ноября 2017

    Мы в соц. сетях