Nos réseaux de neurones apprennent en autonomie votre catalogue, vos clients, vos cycles de vente. Plus ils observent, plus ils se spécialisent. Sur votre site e-commerce, et sur personne d'autre.
Explorer l'architecture→Observez la propagation des signaux en temps réel à travers nos architectures de deep learning. Chaque noeud représente une unité de calcul traitant les données comportementales clients, avec des connexions montrant le flux de gradient pendant l'entraînement.
Nos modèles reposent sur des formulations mathématiques précises. Voici les fonctions de perte et distributions au coeur de nos architectures.
Les poids entre tâches sont appris par le modèle, pas réglés manuellement. σ_k sont des paramètres entraînables.
Prédit le timing exact du prochain achat via une distribution paramétrique. Pas juste « à risque ou pas ».
Apprend à distinguer les paires similaires des paires aléatoires dans l'espace latent, avec température τ.
Produit des intervalles de confiance calibrés — pas un point de prédiction unique mais une distribution.
Métriques d'évaluation réelles, mesurées sur des jeux de test indépendants.