التعلم الآلي المؤتمت من HeatWave

يذكر المستخدم أن حالة استخدامه هي "أحتاج إلى القدرة على التنبؤ بتوقف العملاء عن الخدمة". يمكنه بعد ذلك الاستفادة بسهولة من أتمتة HeatWave AutoML لإنشاء نموذج للتعلم الآلي للتصنيف، وهو مناسب في هذه الحالة. بمجرد الانتهاء، يمكن للمستخدم استخدام نموذج التعلّم الآلي، على سبيل المثال، يسأل: "ما احتمالية توقف العميل عن الخدمة؟" والحصول على الإجابة "احتمالية توقف هذا العميل عن الخدمة بنسبة 72%".

يذكر المستخدم أن حالة استخدامه هي "أحتاج إلى اكتشاف المعاملات الاحتيالية المحتملة". يمكنه بعد ذلك الاستفادة بسهولة من أتمتة HeatWave AutoML لإنشاء نموذج للتعلم الآلي للكشف عن أوجه الخلل، وهو مناسب في هذه الحالة. بمجرد الانتهاء، يمكن للمستخدم استخدام نموذج التعلم الآلي، على سبيل المثال: "أي من هذه المعاملات من المحتمل أن تكون احتيالية؟" والحصول على الإجابة "هنا المعاملات التي تم تحديدها على أنها احتيالية مُحتملة مع الاحتمالات المرتبطة".

يسأل أحد المستخدمين عبر HeatWave Chat "ما هي الأطباق النباتية التي تقترحها لي اليوم؟". أولاً، يقترح نظام توصية HeatWave AutoML قائمة بالمطاعم بناءً على ما طلبه المستخدم سلفًا. بعد ذلك، يوفر HeatWave Vector Store مطالبة معززة إلى نموذج اللغة الكبيرة استنادًا إلى قوائم المطاعم التي يضمها. بعد ذلك، يمكن لنموذج اللغة الكبيرة إنشاء توصية مخصصة للأطباق باللغة الطبيعية.