Pembelajaran mesin (ML), subset kecerdasan buatan (AI), telah mengubah cara pelanggan berinteraksi dengan dan membeli perkhidmatan, produk, penyelesaian dan banyak lagi. Dengan memanfaatkan sejumlah besar data, algoritma ML boleh membezakan corak, membuat ramalan dan memberikan pengalaman diperibadikan yang sangat meningkatkan kepuasan pelanggan dan kecekapan perniagaan.
Pada terasnya, pembelajaran mesin melibatkan algoritma latihan pada set data yang besar untuk mengenali corak dan membuat keputusan berdasarkan data baharu. Keupayaan ini amat bermanfaat dalam bidang interaksi pelanggan dan gelagat pembelian. Berikut ialah beberapa cara pembelajaran mesin membantu pelanggan dalam konteks ini:
1. Cadangan yang diperibadikan:
Salah satu aplikasi pembelajaran mesin yang paling ketara dalam interaksi pelanggan ialah penjanaan pengesyoran diperibadikan. Platform e-dagang seperti Amazon dan perkhidmatan penstriman seperti Netflix menggunakan algoritma ML untuk menganalisis tingkah laku dan pilihan masa lalu pengguna. Algoritma ini boleh meramalkan produk atau kandungan yang mungkin diminati pengguna, dengan itu memberikan cadangan yang disesuaikan. Contohnya, jika pelanggan kerap membeli buku fiksyen sains, enjin pengesyoran akan mengutamakan genre yang serupa, meningkatkan kemungkinan pembelian tambahan.
2. Sokongan Pelanggan yang Dipertingkatkan:
Pembelajaran mesin telah merevolusikan sokongan pelanggan melalui penggunaan chatbots dan pembantu maya. Alat dipacu AI ini boleh mengendalikan pelbagai pertanyaan pelanggan dalam masa nyata, memberikan respons dan penyelesaian segera. Dengan menganalisis sejarah interaksi pelanggan, chatbots boleh meramalkan isu yang paling biasa dan menawarkan penyelesaian yang berkaitan, meningkatkan masa tindak balas dan kepuasan pelanggan. Tambahan pula, pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) lanjutan membolehkan sistem ini memahami dan bertindak balas kepada pertanyaan kompleks, menjadikannya lebih berkesan daripada respons berskrip tradisional.
3. Harga dinamik:
Algoritma pembelajaran mesin memainkan peranan penting dalam melaksanakan strategi harga dinamik. Dengan menganalisis faktor seperti permintaan, persaingan, tingkah laku pelanggan dan keadaan pasaran, model ML boleh melaraskan harga dalam masa nyata untuk mengoptimumkan jualan dan keuntungan. Contohnya, perkhidmatan perkongsian perjalanan seperti Uber menggunakan harga dinamik untuk melaraskan tambang berdasarkan permintaan semasa dan keadaan bekalan. Ini memastikan harga kekal kompetitif sambil memaksimumkan hasil dan ketersediaan untuk pelanggan.
4. Pengesanan dan Pencegahan Penipuan:
Pembelajaran mesin memainkan peranan penting dalam mengenal pasti dan mencegah aktiviti penipuan dalam transaksi dalam talian. Dengan menganalisis corak dalam data transaksi, algoritma ML boleh mengesan anomali yang mungkin menunjukkan tingkah laku penipuan. Contohnya, jika corak pembelian pelanggan tiba-tiba menyimpang dengan ketara daripada tingkah laku biasa mereka, sistem boleh membenderakan urus niaga untuk semakan lanjut. Pendekatan proaktif ini membantu melindungi pelanggan daripada penipuan dan meningkatkan kepercayaan dalam platform dalam talian.
5. Penyelenggaraan dan Perkhidmatan Ramalan:
Bagi pelanggan yang membeli produk yang memerlukan penyelenggaraan, seperti kenderaan atau peralatan industri, pembelajaran mesin boleh menawarkan penyelesaian penyelenggaraan ramalan. Dengan menganalisis data daripada penderia dan rekod penyelenggaraan sejarah, model ML boleh meramalkan apabila komponen mungkin gagal dan mengesyorkan penyelenggaraan awalan. Ini bukan sahaja mengurangkan masa henti tetapi juga memanjangkan jangka hayat produk, memberikan nilai yang signifikan kepada pelanggan.
6. Carian dan Penemuan yang dipertingkatkan:
Pembelajaran mesin meningkatkan fungsi carian pada tapak web e-dagang, menjadikannya lebih mudah untuk pelanggan mencari perkara yang mereka cari. Dengan memahami konteks dan niat di sebalik pertanyaan carian, algoritma ML boleh menyampaikan hasil carian yang lebih tepat dan berkaitan. Contohnya, jika pelanggan mencari "pakaian musim panas", sistem boleh mengutamakan produk yang menjadi sohor kini, dinilai tinggi dan sesuai mengikut musim. Ini meningkatkan keseluruhan pengalaman membeli-belah dan meningkatkan kemungkinan pembelian.
7. Analisis Sentimen Pelanggan:
Teknik pembelajaran mesin, terutamanya yang berkaitan dengan NLP, digunakan untuk menganalisis ulasan dan maklum balas pelanggan. Dengan memproses volum besar data teks, model ML boleh mengukur sentimen pelanggan dan mengenal pasti tema atau isu biasa. Perniagaan boleh menggunakan maklumat ini untuk menambah baik produk dan perkhidmatan mereka, menangani kebimbangan pelanggan dan meningkatkan kepuasan keseluruhan. Contohnya, jika sebilangan besar pelanggan menyatakan rasa tidak puas hati dengan ciri tertentu, syarikat boleh mengutamakan penambahbaikan dalam bidang tersebut.
8. Kempen Pemasaran Sasaran:
Pembelajaran mesin membolehkan perniagaan membuat kempen pemasaran yang sangat disasarkan dengan menganalisis data pelanggan dan membahagikan khalayak berdasarkan pelbagai atribut seperti demografi, gelagat pembelian dan pilihan. Ini membolehkan strategi pemasaran yang lebih diperibadikan dan berkesan. Sebagai contoh, syarikat boleh menggunakan model ML untuk mengenal pasti pelanggan bernilai tinggi dan menyesuaikan mesej pemasaran dengan keperluan dan minat khusus mereka, meningkatkan kemungkinan penglibatan dan penukaran.
9. Pengurusan Inventori:
Pengurusan inventori yang berkesan adalah penting untuk memastikan pelanggan boleh membeli produk yang mereka inginkan tanpa menghadapi kehabisan stok atau kelewatan. Algoritma pembelajaran mesin boleh meramalkan permintaan untuk pelbagai produk berdasarkan data jualan sejarah, aliran bermusim dan faktor lain. Ini membantu perniagaan mengekalkan tahap inventori yang optimum, mengurangkan risiko lebihan stok atau kekurangan stok. Contohnya, peruncit boleh menggunakan model ML untuk meramalkan permintaan untuk pakaian musim sejuk dan melaraskan inventori mereka dengan sewajarnya, memastikan pelanggan mempunyai akses kepada produk yang mereka perlukan pada musim tersebut.
10. Pengalaman Pengguna yang Ditingkatkan:
Pembelajaran mesin boleh meningkatkan keseluruhan pengalaman pengguna pada platform digital dengan ketara. Dengan menganalisis tingkah laku dan pilihan pengguna, model ML boleh memperibadikan reka letak, kandungan dan navigasi tapak web dan aplikasi. Sebagai contoh, tapak e-dagang boleh menggunakan ML untuk menyesuaikan halaman utama bagi setiap pengguna, menyerlahkan produk dan kategori yang berkaitan dengan minat mereka. Ini mewujudkan pengalaman membeli-belah yang lebih menarik dan menyeronokkan, menggalakkan pelanggan menghabiskan lebih banyak masa di platform dan membuat lebih banyak pembelian.
11. Carian Suara dan Visual:
Kemajuan dalam pembelajaran mesin telah membolehkan pembangunan keupayaan carian suara dan visual. Carian suara membolehkan pelanggan berinteraksi dengan platform digital menggunakan bahasa semula jadi, menjadikan proses carian lebih intuitif dan boleh diakses. Carian visual membolehkan pelanggan memuat naik imej dan mencari produk yang serupa, meningkatkan proses penemuan. Sebagai contoh, pelanggan boleh mengambil gambar pakaian yang mereka suka dan menggunakan carian visual untuk mencari item yang serupa di tapak e-dagang. Ciri-ciri ini memudahkan pelanggan mencari perkara yang mereka cari dan meningkatkan keseluruhan pengalaman membeli-belah.
12. Program Pengekalan dan Kesetiaan Pelanggan:
Pembelajaran mesin boleh membantu perniagaan mereka bentuk dan melaksanakan program pengekalan dan kesetiaan pelanggan yang berkesan. Dengan menganalisis data pelanggan, model ML boleh mengenal pasti corak dan gelagat yang menunjukkan kesetiaan pelanggan atau potensi churn. Perniagaan boleh menggunakan maklumat ini untuk membangunkan strategi pengekalan yang diperibadikan, seperti promosi yang disasarkan, tawaran yang diperibadikan dan ganjaran kesetiaan. Sebagai contoh, sebuah syarikat boleh menggunakan ML untuk mengenal pasti pelanggan yang berisiko meragam dan menawarkan diskaun atau insentif istimewa kepada mereka untuk menggalakkan mereka kekal. Ini membantu perniagaan mengekalkan pelanggan yang berharga dan membina hubungan jangka panjang.
13. Pembangunan dan Inovasi Produk:
Pembelajaran mesin boleh memberikan cerapan berharga yang memacu pembangunan dan inovasi produk. Dengan menganalisis maklum balas pelanggan, corak penggunaan dan arah aliran pasaran, model ML boleh mengenal pasti peluang untuk produk baharu atau penambahbaikan kepada yang sedia ada. Perniagaan boleh menggunakan maklumat ini untuk membangunkan produk yang lebih memenuhi keperluan dan pilihan pelanggan. Sebagai contoh, syarikat teknologi boleh menggunakan ML untuk menganalisis maklum balas pengguna tentang perisian mereka dan mengenal pasti ciri yang paling diminta oleh pelanggan. Ini membolehkan syarikat mengutamakan usaha pembangunan dan menyampaikan produk yang lebih berkemungkinan berjaya dalam pasaran.
14. Pengoptimuman Rantaian Bekalan:
Pembelajaran mesin boleh mengoptimumkan pelbagai aspek rantaian bekalan, memastikan produk dihantar kepada pelanggan dengan cekap dan kos efektif. Dengan menganalisis data daripada pembekal, pembekal logistik dan peruncit, model ML boleh mengenal pasti kesesakan, meramalkan permintaan dan mengoptimumkan laluan. Ini membantu perniagaan mengurangkan kos, menambah baik masa penghantaran dan meningkatkan kepuasan pelanggan. Sebagai contoh, peruncit boleh menggunakan ML untuk meramalkan permintaan bagi produk yang berbeza dan melaraskan rantaian bekalan mereka dengan sewajarnya, memastikan produk tersedia apabila pelanggan memerlukannya.
15. Cerapan dan Analitis Pelanggan:
Pembelajaran mesin menyediakan perniagaan dengan cerapan mendalam tentang tingkah laku dan pilihan pelanggan. Dengan menganalisis data daripada pelbagai sumber, seperti rekod transaksi, media sosial dan interaksi tapak web, model ML boleh mendedahkan corak dan arah aliran yang memaklumkan keputusan perniagaan. Ini membantu perniagaan lebih memahami pelanggan mereka dan membangunkan strategi yang selaras dengan keperluan dan pilihan mereka. Contohnya, peruncit boleh menggunakan ML untuk menganalisis corak pembelian dan mengenal pasti arah aliran, seperti peningkatan permintaan untuk produk mampan. Maklumat ini boleh membimbing pembangunan produk, pemasaran dan usaha pengurusan inventori.
16. Pengalaman Realiti Tertambah (AR) dan Realiti Maya (VR).:
Pembelajaran mesin memainkan peranan penting dalam pembangunan pengalaman realiti tambahan (AR) dan realiti maya (VR) untuk pelanggan. Teknologi ini menyediakan pengalaman yang mendalam dan interaktif yang meningkatkan proses membeli-belah. Contohnya, aplikasi AR boleh membolehkan pelanggan memvisualisasikan penampilan perabot di rumah mereka sebelum membuat pembelian, manakala VR boleh mencipta bilik pameran maya di mana pelanggan boleh meneroka produk dalam persekitaran yang realistik. Algoritma pembelajaran mesin boleh menganalisis interaksi pelanggan dengan teknologi ini untuk memberikan pengesyoran yang diperibadikan dan meningkatkan pengalaman keseluruhan.
17. Pemetaan Perjalanan Pelanggan:
Pembelajaran mesin boleh membantu perniagaan memetakan perjalanan pelanggan dan mengenal pasti titik sentuh utama yang mempengaruhi keputusan pembelian. Dengan menganalisis data daripada pelbagai interaksi, seperti lawatan tapak web, interaksi media sosial dan lawatan dalam kedai, model ML boleh mencipta pandangan menyeluruh tentang perjalanan pelanggan. Ini membantu perniagaan memahami cara pelanggan bergerak melalui pelbagai peringkat proses pembelian dan mengenal pasti peluang untuk meningkatkan pengalaman. Contohnya, peruncit boleh menggunakan ML untuk menganalisis perjalanan pelanggan dan mengenal pasti titik kesakitan, seperti masa daftar keluar yang panjang atau navigasi yang mengelirukan dan mengambil langkah untuk menangani isu ini.
18. Pemperibadian Masa Nyata:
Pembelajaran mesin membolehkan pemperibadian masa nyata pengalaman pelanggan. Dengan menganalisis data dalam masa nyata, model ML boleh melaraskan kandungan, pengesyoran dan tawaran berdasarkan konteks dan tingkah laku semasa pelanggan. Ini mewujudkan pengalaman yang lebih dinamik dan menarik yang menyesuaikan diri dengan keperluan dan pilihan pelanggan. Sebagai contoh, tapak e-dagang boleh menggunakan ML untuk memperibadikan halaman utama bagi setiap pelawat, menyerlahkan produk yang berkaitan dengan minat semasa dan sejarah penyemakan imbas mereka. Ini meningkatkan kemungkinan penukaran dan meningkatkan kepuasan pelanggan.
19. Pembangunan Produk Didorong Sentimen:
Pembelajaran mesin boleh menganalisis sentimen pelanggan untuk memaklumkan pembangunan dan inovasi produk. Dengan memproses sejumlah besar data teks daripada ulasan, media sosial dan sumber lain, model ML boleh mengenal pasti tema dan sentimen biasa yang berkaitan dengan produk dan perkhidmatan. Ini membantu perniagaan memahami perkara yang pelanggan suka dan tidak suka, serta membuat keputusan terdorong data untuk meningkatkan tawaran mereka. Sebagai contoh, syarikat boleh menggunakan ML untuk menganalisis ulasan pelanggan dan mengenal pasti ciri yang sering dipuji atau dikritik. Maklumat ini boleh membimbing usaha pembangunan produk dan memastikan produk baharu sejajar dengan pilihan pelanggan.
20. Analitis Kelakuan:
Pembelajaran mesin membolehkan perniagaan melakukan analisis tingkah laku lanjutan, mendapatkan cerapan tentang cara pelanggan berinteraksi dengan produk dan perkhidmatan mereka. Dengan menganalisis data tentang tingkah laku pelanggan, seperti corak penyemakan imbas, kadar klik lalu dan sejarah pembelian, model ML boleh mengenal pasti arah aliran dan corak yang memaklumkan strategi perniagaan. Contohnya, tapak e-dagang boleh menggunakan ML untuk menganalisis gelagat pelanggan dan mengenal pasti faktor yang mempengaruhi keputusan pembelian, seperti ulasan produk, harga dan promosi. Maklumat ini boleh membimbing usaha pemasaran, jualan dan pembangunan produk.
21. Pembantu Suara dan Peranti Pintar:
Pembelajaran mesin memberi kuasa kepada pembantu suara dan peranti pintar yang meningkatkan pengalaman pelanggan. Pembantu suara seperti Google Assistant, Amazon Alexa dan Apple Siri menggunakan algoritma ML untuk memahami dan menjawab pertanyaan pelanggan, menyediakan cara yang mudah dan bebas tangan untuk berinteraksi dengan platform digital. Peranti pintar, seperti pembesar suara pintar dan sistem automasi rumah, menggunakan ML untuk belajar daripada gelagat pengguna dan memberikan pengalaman yang diperibadikan. Contohnya, pembesar suara pintar boleh menggunakan ML untuk mempelajari pilihan muzik pengguna dan membuat senarai main yang diperibadikan. Teknologi ini memudahkan pelanggan mengakses maklumat dan perkhidmatan, meningkatkan kemudahan dan kepuasan.
22. Ramalan Nilai Sepanjang Hayat Pelanggan (CLV).:
Pembelajaran mesin boleh meramalkan nilai sepanjang hayat pelanggan (CLV), membantu perniagaan mengenal pasti pelanggan bernilai tinggi dan memperuntukkan sumber dengan berkesan. Dengan menganalisis data tentang tingkah laku pelanggan, sejarah pembelian dan demografi, model ML boleh menganggarkan nilai masa depan pelanggan kepada perniagaan. Maklumat ini boleh membimbing strategi pemasaran dan pengekalan, memastikan perniagaan menumpukan usaha mereka kepada pelanggan yang mungkin menjana nilai paling tinggi. Contohnya, peruncit boleh menggunakan ML untuk mengenal pasti pelanggan yang mempunyai CLV tinggi dan menawarkan mereka promosi dan ganjaran yang diperibadikan untuk menggalakkan pembelian berulang.
23. Pemantauan dan Penglibatan Media Sosial:
Pembelajaran mesin boleh menganalisis data media sosial untuk memantau sentimen dan penglibatan pelanggan. Dengan memproses jumlah besar siaran media sosial, ulasan dan interaksi, model ML boleh mengenal pasti aliran, sentimen dan pengaruh yang memberi kesan kepada jenama. Ini membantu perniagaan memahami cara pelanggan melihat produk dan perkhidmatan mereka dan berinteraksi dengan mereka dengan lebih berkesan. Sebagai contoh, syarikat boleh menggunakan ML untuk menganalisis data media sosial dan mengenal pasti pengaruh utama yang mendorong perbualan tentang jenama mereka. Maklumat ini boleh membimbing usaha pemasaran influencer dan penglibatan media sosial.
24. Pemperibadian Kandungan:
Pembelajaran mesin membolehkan perniagaan memperibadikan kandungan untuk setiap pelanggan, mewujudkan pengalaman yang lebih menarik dan relevan. Dengan menganalisis data tentang pilihan, tingkah laku dan interaksi pelanggan, model ML boleh mengesyorkan kandungan yang sejajar dengan minat pelanggan. Sebagai contoh, tapak web berita boleh menggunakan ML untuk memperibadikan halaman utama bagi setiap pelawat, menyerlahkan artikel yang berkaitan dengan minat dan sejarah pembacaan mereka. Ini meningkatkan penglibatan dan menggalakkan pelanggan menghabiskan lebih banyak masa di platform.
25. Ramalan Churn Pelanggan:
Pembelajaran mesin boleh meramalkan perubahan pelanggan, membantu perniagaan mengenal pasti pelanggan yang berisiko untuk keluar dan mengambil langkah proaktif untuk mengekalkan mereka. Dengan menganalisis data tentang tingkah laku, interaksi dan maklum balas pelanggan, model ML boleh mengenal pasti corak yang menunjukkan potensi perpindahan. Maklumat ini boleh membimbing strategi pengekalan, seperti tawaran diperibadikan, promosi disasarkan dan sokongan pelanggan yang dipertingkatkan. Contohnya, perkhidmatan langganan boleh menggunakan ML untuk mengenal pasti pelanggan yang berkemungkinan membatalkan langganan mereka dan menawarkan insentif istimewa kepada mereka untuk kekal.
26. Ramalan Jualan:
Pembelajaran mesin boleh meningkatkan ramalan jualan dengan menganalisis data jualan sejarah, arah aliran pasaran dan faktor lain. Model ML boleh meramalkan jualan masa hadapan dengan lebih ketepatan, membantu perniagaan merancang inventori, pemasaran dan strategi jualan mereka dengan lebih berkesan. Contohnya, peruncit boleh menggunakan ML untuk meramalkan jualan bagi kategori produk yang berbeza dan melaraskan tahap inventori mereka dengan sewajarnya, memastikan mereka mempunyai produk yang betul dalam stok untuk memenuhi permintaan pelanggan.
27. Segmentasi Pelanggan:
Pembelajaran mesin membolehkan perniagaan membahagikan pangkalan pelanggan mereka dengan lebih berkesan, mewujudkan strategi pemasaran dan jualan yang disasarkan. Dengan menganalisis data tentang tingkah laku, demografi dan pilihan pelanggan, model ML boleh mengenal pasti segmen pelanggan yang berbeza dengan ciri yang serupa. Ini membantu perniagaan menyesuaikan mesej dan tawaran pemasaran mereka kepada setiap segmen, meningkatkan kemungkinan penglibatan dan penukaran. Contohnya, peruncit boleh menggunakan ML untuk membahagikan pangkalan pelanggan mereka kepada kumpulan yang berbeza, seperti pembeli kerap, pembeli sekali-sekala dan pelanggan kali pertama, dan membuat kempen pemasaran yang diperibadikan untuk setiap kumpulan.
28. Cadangan Produk:
Pembelajaran mesin boleh meningkatkan pengesyoran produk dengan menganalisis data tentang tingkah laku, pilihan dan interaksi pelanggan. Model ML boleh mengenal pasti produk yang berkemungkinan menarik minat setiap pelanggan dan memberikan cadangan yang diperibadikan. Sebagai contoh, tapak e-dagang boleh menggunakan ML untuk mengesyorkan produk berdasarkan sejarah penyemakan imbas pelanggan, sejarah pembelian dan profil pelanggan yang serupa. Ini meningkatkan kemungkinan pembelian tambahan dan meningkatkan keseluruhan pengalaman membeli-belah.
29. Analisis Maklum Balas Pelanggan:
Pembelajaran mesin boleh menganalisis maklum balas pelanggan untuk mengenal pasti tema, sentimen dan bidang yang sama untuk penambahbaikan. Dengan memproses sejumlah besar data teks daripada ulasan, tinjauan dan media sosial, model ML boleh memberikan cerapan berharga tentang pendapat dan pengalaman pelanggan. Ini membantu perniagaan memahami perkara yang pelanggan suka dan tidak suka, serta membuat keputusan berdasarkan data untuk meningkatkan produk dan perkhidmatan mereka. Contohnya, syarikat boleh menggunakan ML untuk menganalisis maklum balas pelanggan dan mengenal pasti isu berulang, seperti kecacatan produk atau perkhidmatan pelanggan yang lemah, dan mengambil langkah untuk menangani masalah ini.
30. Pengoptimuman Perjalanan Pelanggan:
Pembelajaran mesin boleh mengoptimumkan perjalanan pelanggan dengan menganalisis data tentang interaksi dan gelagat pelanggan. Model ML boleh mengenal pasti titik sentuh utama dan titik kesakitan dalam perjalanan pelanggan, membantu perniagaan meningkatkan pengalaman keseluruhan. Sebagai contoh, tapak e-dagang boleh menggunakan ML untuk menganalisis perjalanan pelanggan dan mengenal pasti faktor yang mempengaruhi keputusan pembelian, seperti navigasi tapak web, maklumat produk dan proses pembayaran. Maklumat ini boleh membimbing penambahbaikan pada tapak web dan pengalaman pelanggan, meningkatkan kemungkinan penukaran dan kepuasan.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML:
- Apabila bahan bacaan bercakap tentang "memilih algoritma yang betul", adakah ini bermakna pada dasarnya semua algoritma yang mungkin sudah wujud? Bagaimanakah kita tahu bahawa algoritma adalah yang "betul" untuk masalah tertentu?
- Apakah hiperparameter yang digunakan dalam pembelajaran mesin?
- Apakah bahasa pengaturcaraan untuk pembelajaran mesin ia adalah Just Python
- Bagaimanakah pembelajaran mesin digunakan pada dunia sains?
- Bagaimanakah anda memutuskan algoritma pembelajaran mesin yang hendak digunakan dan bagaimana anda menemuinya?
- Apakah perbezaan antara Pembelajaran Bersekutu, Pengkomputeran Tepi dan Pembelajaran Mesin Pada Peranti?
- Bagaimana untuk menyediakan dan membersihkan data sebelum latihan?
- Apakah tugas dan aktiviti awal yang khusus dalam projek pembelajaran mesin?
- Apakah peraturan praktikal untuk menggunakan strategi dan model pembelajaran mesin tertentu?
- Parameter yang manakah menunjukkan bahawa sudah tiba masanya untuk beralih daripada model linear kepada pembelajaran mendalam?
Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML