智能客服特征工程
社区干货
AI实时服务案例分享-客服故障检测 | 社区征文
**工程实现**:故障检测模型服务部署成功后,如何实现实时检测功能?下文将着重阐述针对这两个难点的解决方案。## 3. 少样本故障检测(Few-shot Fault Detection)### 3.1 算法逻辑少样本自然语言处理指的是NLP任务只附带少量的标记样本,这是当下人工智能领域必须学会应对的现实挑战。目前,我们只有业务所提供的带有故障标签的少量样例数据,如表格1所示。因此,故障检测是一个少样本的自然语言处理任务。 表格 1客服电话故障...
人工智能在客户关系管理软件销售和服务模块中的应用 | 社区征文
客户服务系统以及客户呼叫中心等模块。在全球企业向数字化转型的浪潮中,客户关系管理系统已经成为企业运营不可或缺的工具之一。随着近些年人工智能的技术研究不断取得进展,大量原本在传统 CRM 系统里需要使用者手... 并且必须满足 SAP 官方文档上定义的特征分布。# C4C 系统启用机器学习的主要步骤C4C 机器学习功能在每个 tenant 上默认处于关闭状态。希望启用机器学习的客户需要向 SAP 提交一个 Incident,按照 SAP 提供的一个...
干货 | 实时数据湖在字节跳动的实践
**第二是智能的查询加速。**用户使用数据湖的时候,不希望感知到数据湖的底层实现细节,数据湖的解决方案应该能够自动地优化数据分布,提供稳定的产品性能。**第三是批流一体的存储。**数据湖这个技术出现以来... 尤其是特征工程当中。实时数据湖其实是数据湖之上,更加注重数据的实时属性或者说流属性的一个数据湖发展方向。当然,正如业界对于数据湖的解读一直在演变,我们对数据湖的解读也不会局限于以上场景和功能。 ...
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
即要完成特征工程等一系列步骤,这些步骤也催生了数据湖仓的多种需求,包括支持批式、流失计算和交互式数据科学等各种场景。* **湖仓数据来源广泛** :包括业务交易数据、业务资产数据、用户行为数据、上下游产生的中间数据等。* **数据开发中参与角色众多** :包括管理者、一线业务人员、业务开发、基础设施参与人员等等。* **企业往往需要根据平台进行二次开发** :基础设施无法直接对接业务,根据业务特点灵活定制平台,解决方案平...
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人工智能在客户关系管理软件销售和服务模块中的应用 | 社区征文
客户服务系统以及客户呼叫中心等模块。在全球企业向数字化转型的浪潮中,客户关系管理系统已经成为企业运营不可或缺的工具之一。随着近些年人工智能的技术研究不断取得进展,大量原本在传统 CRM 系统里需要使用者手... 并且必须满足 SAP 官方文档上定义的特征分布。# C4C 系统启用机器学习的主要步骤C4C 机器学习功能在每个 tenant 上默认处于关闭状态。希望启用机器学习的客户需要向 SAP 提交一个 Incident,按照 SAP 提供的一个...
干货 | 实时数据湖在字节跳动的实践
**第二是智能的查询加速。**用户使用数据湖的时候,不希望感知到数据湖的底层实现细节,数据湖的解决方案应该能够自动地优化数据分布,提供稳定的产品性能。**第三是批流一体的存储。**数据湖这个技术出现以来... 尤其是特征工程当中。实时数据湖其实是数据湖之上,更加注重数据的实时属性或者说流属性的一个数据湖发展方向。当然,正如业界对于数据湖的解读一直在演变,我们对数据湖的解读也不会局限于以上场景和功能。 ...
核心操作流程
帮助用户了解数据质量情况 特征工程 选择特征工程类型,启动后开启特征工程配置。 使用自动化特征工程(待下线,用“行业模板”替代):无需额外操作,选择启用后每天自动产出任务 使用自定义特征工程:使用行业模板一键创... 创建在线服务 创建在线服务主要包括 2 个环节:创建推荐栏位、配置在线服务step1:创建推荐栏位在【栏位管理】模块,点击「新建栏位」,输入栏位名称、备注、关联 spm、请求返回数量,选择推荐类型,即可完成推荐栏位的...
干货 | 这样做,能快速构建企业级数据湖仓
即要完成特征工程等一系列步骤,这些步骤也催生了数据湖仓的多种需求,包括支持批式、流失计算和交互式数据科学等各种场景。* **湖仓数据来源广泛** :包括业务交易数据、业务资产数据、用户行为数据、上下游产生的中间数据等。* **数据开发中参与角色众多** :包括管理者、一线业务人员、业务开发、基础设施参与人员等等。* **企业往往需要根据平台进行二次开发** :基础设施无法直接对接业务,根据业务特点灵活定制平台,解决方案平...
干货 | 实时数据湖在字节跳动的实践
**第二是智能的查询加速。** 用户使用数据湖的时候,不希望感知到数据湖的底层实现细节,数据湖的解决方案应该能够自动地优化数据分布,提供稳定的产品性能。**第三是批流一体的存储。** 数据湖这个技术出现以来,被... 尤其是特征工程当中。实时数据湖其实是数据湖之上,更加注重数据的实时属性或者说流属性的一个数据湖发展方向。当然,正如业界对于数据湖的解读一直在演变,我们对数据湖的解读也不会局限于以上场景和功能。# **2. ...
火山引擎——大数据智能平台的构建策略与步骤|社区征文
大数据是社会数字化的产物,随着业务成熟度的逐渐向上发展,面对的需求逐渐多样化和个性化,对于创新的要求也越来越高,因此可以说智能数据是大数据发展的高级阶段,是大数据在应用创新落地方向的核心要求。## []()01... 这个大数据系统需要有大数据工程师一起参与,将模型转换成适合在平台上运行的代码,当然逐渐地会出现很多高效率的工具来帮助这种代码化的转换。最后是数据业务开展,需要把数据价值体现到业务上去,也就是数据业务的发...
字节跳动端智能工程链路 Pitaya 的架构设计
Pitaya 平台支持在AB平台对端智能算法策略进行实验,验证算法策略的效果。除此之外,Pitaya 平台还支持对端上AI的效果进行实时的监控和告警配置,并在看板上进行多维度的分析与展示。* Pitaya SDK为端智能算法包提供了在端上的运行环境,支持端上AI在不同设备上高效地运转起来。Pitaya SDK同时还支持在端上进行数据处理和特征工程,提供了为算法包和AI模型提供版本和任务管理、为端上AI运行的稳定和效果进行实时监控的能力。 ...
火山引擎智慧大屏如何驱动业务增长
火山引擎是字节跳动旗下面向企业的智能科技品牌,基于大数据人工智能和基础服务的能力,为传媒行业的企业带来持续的业务增长。今天我和大家分享火山引擎在新媒体行业做了哪些事情,我们的方案是怎么样的,落地的成果和... 我们构建智能推荐引擎,进行媒资商品广告、智能套餐的个性化推荐。我们的智能推荐引擎是基于火山引擎CV内容理解以及定制化的特征工程,构建的万亿级数据模型,能支持多目标建模和多项控制。 大家可能会有疑问,那么火山...
火山引擎智慧大屏如何驱动业务增长
火山引擎是字节跳动旗下面向企业的智能科技品牌,基于大数据人工智能和基础服务的能力,为传媒行业的企业带来持续的业务增长。今天我和大家分享火山引擎在新媒体行业做了哪些事情,我们的方案是怎么样的,落地的成果和... 我们构建智能推荐引擎,进行媒资商品广告、智能套餐的个性化推荐。我们的智能推荐引擎是基于火山引擎CV内容理解以及定制化的特征工程,构建的万亿级数据模型,能支持多目标建模和多项控制。 大家可能会有疑问,那么火山...
