無代碼建立AI推薦引擎 | codenull.ai

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無代碼建立AI推薦引擎 | codenull.ai

目錄

介紹

本教程將帶領你使用Codon.ei,使用無代碼技術構建一個由AI驅動的推薦引擎。該推薦引擎可以根據給定的指標變量進行產品推薦。本教程將分為以下幾個步驟:

  1. 創建訓練數據集
  2. 上傳數據集並訓練AI模型
  3. 使用模型進行預測
  4. 整合模型至應用程式

讓我們開始吧!

創建訓練數據集

在開始訓練AI模型之前,我們首先需要創建一個訓練數據集。該數據集應該包含幾個指標變量和一個目標變量。這些變量將作為AI模型的輸入和輸出。在這個例子中,我們將使用四個指標變量 a、b、c 和 d,以及一個目標變量 recommendation。

創建數據集的目的是讓AI模型能夠從先前的數據中學習,並根據不同的指標變量來為產品進行推薦。這些指標變量可以是不同的衡量指標,例如產品特徵、用戶行為等。

上傳數據集並訓練AI模型

當我們完成數據集的創建之後,我們可以開始上傳數據集並訓練AI模型了。首先,我們需要將數據集上傳到Codon.ei平台。接下來,我們選擇目標變量(recommendation)作為我們要預測的列。

在上傳數據集後,我們需要輸入我們的電子郵件地址並開始訓練模型。Codon.ei平台將對數據進行校驗,確保格式正確無誤。一旦數據校驗通過,訓練過程將開始。

模型預測

當我們的模型訓練完成後,我們可以使用它進行預測。使用Codon.ei平台的預測功能,我們可以輸入一組未知的數據,並觀察模型的預測結果。

在這個例子中,我們假設這組數據是未曾見過的真實世界數據,其中包含了未知的指標變量。我們可以將這組數據輸入到預測模型中,並觀察其預測結果。

整合模型至應用程式

一旦我們的模型訓練完成並且預測準確率達到我們的要求,我們可以將這個模型整合到我們的應用程式中。Codon.ei平台提供了多種整合模型的方式,例如將模型的curl複製到應用程式中,或者使用直接的URL進行整合。

完成整合後,我們的應用程式就可以直接使用這個模型進行產品推薦了。

總結

在本教程中,我們學習了如何使用Codon.ei平台創建一個由AI驅動的推薦引擎。我們從創建訓練數據集開始,然後上傳數據集並訓練AI模型。接下來,我們使用訓練好的模型進行預測,最後將模型整合到應用程式中。

希望這個教程對你有所幫助!如果你有任何問題或需要支持,請隨時聯繫我們。

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