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質問への回答に基づく商品、サービスの推薦(商品、サービスが多くとも精度が高い)

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ユーザーへの質問の回答に基づき、高い精度でユーザーごとに適した推薦を行います。
推薦する対象(商品、ニュース等)が多くても高い精度で推薦が可能です。

【利活用が想定されるシーン】
■旅行先や宿泊先のリコメンド
・ユーザーの条件や嗜好性に適した旅行先の推薦
■適正配置のリコメンド
・従業員のスキル、配置に対する希望条件を加味した配置の推薦

  • 利用技術:ML・Sklearn

    ※ML(MachineLearning)=機械学習、DL(DeepLearning)=深層学層学習

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  • 商品数が多くても高い精度で推薦可能
  • 専門家の個別ノウハウを学習
  • データが少ない状態(数件)から学習出来る

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