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人工智能有哪些应用领域?
1、人工智能主要应用领域 农业：农业中已经用到很多的AI技术，无人机喷撒农药 ，除草 ，农作物状态实时监控，物料采购 ，数据收集 ，灌溉，收获 ，销售等。通过应用人工智能设备终端等 ，大大提高了农牧业的产量，大大减少了许多人工成本和时间成本 。
2 、医疗领域：人工智能通过分析医疗数据 ，协助医生进行疾病诊断 、治疗方案制定和药物研发 。它分析和预测能力 ，为患者带来了生命的希望。金融领域：它通过大数据分析和算法模型，对金融市场进行深度洞察，为投资者提供个性化的投资建议和风险管理方案 ，助力财富稳健增长 。
3、人工智能的领域有：智能文本分类；智能语音；智能视频识别；智能服务机器人；人脸识别 智能文本分类 智能分类主要针对文本处理 ，应用于社会治理方面如城管 、12345热线 、网格事件、法院案件等存在大量案件，且案件类型较多样的场景 ，比如城管事件中有很多这样的分类 。
ai在电商领域的运用
1 、图像识别与物体检测：AI利用这些技术能够自动识别并分类电商平台上展示的商品 ，从而实现高效的库存管理和商品上架流程。 推荐系统：AI通过分析用户的购买历史和浏览行为，运用推荐算法为用户提供量身定制的商品推荐 ，旨在提升用户体验并增加销售转化率 。
2 、AI技术在电商领域的应用主要体现在以下几个方面：个性化推荐系统：通过分析用户的浏览历史、购买记录以及个人喜好等信息 ，AI技术能够准确地预测用户的偏好，并向其推荐相关产品 。这种个性化推荐系统不仅提升了用户的购物体验 ，增加了他们的购买意愿 ，也为电商平台实现了精准营销。
3、AI智能电商是利用人工智能技术推动电子商务发展的新领域 。这种模式能够通过应用先进的算法和数据分析技术，提高电商平台的运营效率和用户体验 。计算机视觉技术在AI电商中发挥着关键作用。它能够帮助电商平台更好地理解和处理图像信息 ，从而为用户提供更加直观的商品展示和搜索体验。
4 、图像识别和物体检测：AI可以通过图像识别和物体检测技术 ，对货架上的商品进行自动识别和分类 。这样可以实现自动化的库存管理和商品上架，提高工作效率 。推荐系统：AI可以根据用户的购买历史 、浏览行为和个人偏好，通过推荐算法为用户提供个性化的商品推荐。这样可以提升用户体验 ，增加购买转化率 。
推荐系统[八]算法实践总结V2:排序学习框架(特征提取标签获取方式)以及...
1、排序学习主要分为基于相似度和重要性的传统方法 ，与之不同的是，LTR通过特征学习自动优化排序公式 。排序学习框架通常包含特征抽取 、数据标注 、模型训练和预测四个步骤。特征提取是关键 ，如文档区域划分和特征组合 ，其中可能包含正负相关特征 。标签获取通常依赖人工标注或日志数据，如用户点击行为 。
2、优质的特征通常具有区分度高 、覆盖率高 、鲁棒性强等特点。基于设计原则 ，重点讨论交叉、偏置和序列特征 。 推荐漏斗最优化的特征体系 推荐漏斗是分层设计的 ，每一层都做过滤与截断 。如何在过滤截断的分层设计中达到效率最高，会进行相关讨论。03 算法 接下来介绍核心算法的设计 。
3 、标签系统：通过用户画像生成多维度 、丰富、全面的特征 。算法库：利用收集到的用户标签进行训练。离线训练：通过训练获得最优模型参数。A/B测试：评估不同算法的效果 。实时推荐：部署最佳推荐算法 。冷启动：初期通过专家知识推荐 ，后期利用机器学习模型。
4 、word2vec的诞生 ，使一切可embedding化，随后的item2vec ， wide and weep等算法广泛应用到特征工程 、画像构建和排序等环节 。faiss工具解决了大规模向量检索的工程问题 。
5、精排的排序结果是有序列表 ，在列表内随机任意抽取两个Item，都能维持序关系。因此，可以构造成对的训练数据 。4 特征蒸馏 （1）粗排模型一般采用双塔结构 ，对于双塔结构user和Item表征向量分离学习 ，隐层特征蒸馏不太适合，可以通过共享Embedding层的方式 ，蒸馏学习精排Embedding特征表示 。
