Description: Trí tuệ nhân tạo, machine learning, học máy, máy học
machine learning (3636) deep learning (1199) neural network (81)
Phân cụm theo cửa hàng, phân cụm theo danh mục, phân cụm theo nhóm danh mục, là một trong các yếu tố | công cụ tốt giúp cho khối sale, khối marketing đưa ra các quyết định sáng suốt. Thông thường thì chúng ta sẽ phân loại các siêu thị thành các cụm, tuy nhiên, có vẻ như việc phân loại theo nhóm danh mục hoặc danh mục sẽ phù hợp hơn với mục tiêu kinh doanh | mục tiêu marketing. Ví dụ, việc phân loại theo danh mục sẽ cho phép chúng ta tiếp cận đến khoảng mục tiêu (target range) tốt hơn, và đưa ra các chương t
Bằng cách đưa cách tiếp cận phát triển sản phẩm vào việc lập kế hoạch và thực hiện phân tích, các tổ chức có thể mở rộng các thành công riêng biệt thành loại ra quyết định dựa trên dữ liệu bền vững, toàn tổ chức, đóng vai trò là nền tảng của chuyển đổi kỹ thuật số thực sự.
Chi phí liên quan đến n-gram tokenizer ở ElasticSearch và opensearch thường không đề cập chi tiết trong các tài liệu, do đó, có khi nó sẽ gây ra các hậu quả khá nghiêm trọng về chi phí và hiệu năng. Dẫn đến trường hợp là chúng ta phải "lấy thịt đè người" bằng cách tăng chi phí phần cứng một cách lãng phí. Trong bài viết này, chúng ta sẽ đề cập đến vài use-case sử dụng n-gram tokenizer, một số phương pháp cải tiến, hoặc một vài phương pháp thay thế nó bằng cách khách hiệu quả hơn.