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CallMiner研究实验室:我们的专家讨论AI、ML和研发

CallMiner研究实验室是一个具有广阔视野的理论研究团队。其研究重点是跨越人工智能(AI)、机器学习(ML)和一般数据科学的解决方案和方法。

技术基础系列:“A/B”测试的PCA

阅读这篇来自CallMiner研究实验室的文章,了解如何执行“A/B”测试,并使用PCA对特征的重要性进行排名。

技术基础系列:奇异值分解(SVD) 101

奇异值分解(SVD)对数据科学很重要,因为它提供了矩阵存储的特征的排序。CallMiner研究实验室t…

5种方法让你在呼叫中心成为更好的盟友

Rick Britt, CallMiner的AI副总裁,分享了他对呼叫中心行业多样性的看法,以及人们如何成为更好的盟友,以帮助改变……

用CallMiner检测客户情绪

检测情绪是很难的。这对机器来说很难,因为对人类来说很难。阅读这个博客,了解为什么它是如此的困难和为什么CallMiner计划…

技术基础系列:贝叶斯推理101

所有的统计学家都使用贝叶斯定理,频率学家也不例外。让你成为贝叶斯的是你如何解释它。CallMiner研究实验室打破了它的d…

技术基础系列:从Python到Haskell

Haskell是一种大型函数式语言。CallMiner研究实验室不是系统地布局语言,而是从最相似的部分开始……

负责任AI简介:CallMiner研究实验室负责任AI框架

CallMiner研究实验室负责任的AI框架概述了定义、关注点,以及驱动有关我们的工具、模型和数据集的问题。

CallMiner中有多少人工智能是“真实的”?这一切。

问题应该是,“是否有一家公司在这方面做得比竞争对手更好或更有力?”对于CallMiner,我们的解决方案,有逻辑的混合o…

指导销售互动需要的不仅仅是经验——还需要正确的技术

技术在不断发展。里克·布里特分享了为什么是时候开始使用销售对话分析等技术来移动指针了。

《负责任的AI:揭示危害》简介

在我们负责任的AI系列博客中,CallMiner研究实验室探索了AI输出可能造成的两大类伤害:伤害……

我们使用自己的产品进行销售对话分析

Project Ice Cream的目标是使用我们自己的解决方案来更好地理解为我们的用例提供信息的业务和数据方面。

负责任的人工智能简介:解包偏差

“负责任的AI”之所以困难,部分原因在于它涉及的大量想法、理论和实践。CallMiner研究实验室unpac…

你不是真的很抱歉。

CallMiner研究实验室使用人工智能来理解和改善公司和客户之间的对话。必威首页登录平台以下是数据告诉我们的关于……

你能立法人工智能吗?

CallMiner研究实验室对欧盟最近发布的关于如何监管人工智能的提案进行了讨论。

技术基础系列:对Cython基础的分解

Python已经能够从Python调用外部C/ c++代码。Cython极大地简化了这一工作,并提高了代码的性能。

负责任的人工智能简介

当今世界的模型对真实的人的生活有着真实的、有形的、有时甚至是改变生活的影响,揭示了一个重要的新方面……

什么是类别,为什么它很重要

在人工智能研究中,我们将大量精力集中在一个类别的概念上。这篇博客详细介绍了什么是类别以及我们是如何研究它的。

欢迎来到CallMiner研究实验室博客:创新的前沿

欢迎来到CallMiner研究实验室博客!我们很高兴能分享我们正在做的事情和我们正在思考的事情。

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