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内置多种机器学习模型，支持业务数据的智能分析和处理
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输出层
涵盖各类业务场景的机器学习模型
基于历史数据预测未来趋势，包括销售预测、需求预测、库存预测等。支持线性回归、时间序列、LSTM等多种算法。
智能分类和识别，包括客户分类、产品分类、风险评估等。支持决策树、随机森林、SVM、神经网络等算法。
无监督学习发现数据模式，包括客户细分、异常检测、市场细分等。支持K-means、层次聚类、DBSCAN等算法。
个性化推荐引擎，包括商品推荐、内容推荐、协同过滤等。支持基于内容、协同过滤、深度学习等多种推荐策略。
文本分析和理解能力，包括情感分析、文本分类、实体识别、智能客服等。支持BERT、GPT等先进NLP模型。
图像识别和分析，包括OCR识别、质量检测、人脸识别等。支持CNN、ResNet、YOLO等深度学习模型。
从数据准备到模型部署的全流程支持
数据清洗、特征工程、数据标注
算法选择、超参数调优、模型训练
性能评估、交叉验证、A/B测试
在线部署、批量推理、模型监控
支持模型的持续监控和自动化再训练，确保模型性能始终保持最优状态。实时监控模型指标，自动触发再训练流程。
机器学习在企业管理中的实际应用
基于历史销售数据和市场趋势，智能预测库存需求，优化采购计划，降低库存成本
分析客户行为特征，提前识别高流失风险客户，制定针对性挽留策略
多维度评估客户信用风险，智能授信审批，降低坏账率
利用计算机视觉技术自动检测产品质量问题，提高检测效率和准确性
监控设备运行状态，预测设备故障，实现预防性维护，减少停机时间
基于NLP技术的智能问答系统，自动处理客户咨询，提升服务效率
让机器学习为您的业务赋能，实现数据驱动的智能决策