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如今，许多零售企业都在其配送路线和条件优化解决方案中使用机器学习。它对于需要特殊条件的易腐货物配送尤其有益。

通常，机器学习使用物联网设备来收集各种参数的数据，例如位置、当前交通、天气状况、温度甚至湿度。因此，机器学习既有助于确定最有效的配送路线，又能确保产品保持最佳新鲜度。


一些现代公司更进一步。他们将机器学习用于零售，通过自动驾驶汽车或无人驾驶汽车提供配送服务。零售运营中机器学习与机器人技术的结合是通过为自动驾驶汽车配备先进的传感器和摄像头来持续捕获周围环境的数据。机器学习算法处理这些数据以导航、识别障碍物并做出实时决策。

Amazon Scout 就是这一趋势的一个鲜活例子。它全天候运营，提供更快的送货服务，而且成本低廉。

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12.视频监控
视频监控
如果您想增强零售店的视频监控，那么值得在您的零售解决方案 罗马尼亚电报号码 中实施机器学习。 ML 通过增强对大型视频数据集的分析来改善视频监控，从而实现更好的安全性和监控。

具体来说，机器学习算法可以检测可疑的行为模式。例如，当它们检测到有人从口袋里拿走了物品时，就会向安全部门发送通知。

有了这种先进的技术，即使您的安全人员忽视了任何欺诈活动，由机器学习驱动的系统也能成为一道坚固的屏障，防止潜在的盗窃。

13. 安全的电子商务平台
安全的电子商务平台
我们列表中的最后一个关键点是 ML 增强平台整体安全措施的能力。只有使用安全的电子商务解决方案，您才能提供安全的购物环境并在客户中建立信任。

机器学习通过多种方式增强了电子商务平台的安全性。例如，机器学习算法可以对交易数据进行实时分析，这有助于识别欺诈活动，如未经授权的信用卡或借记卡使用、身份盗窃或试图接管用户帐户。

此外，ML 可用于身份验证过程中以识别可疑活动，从而为您的电子商务生态系统增加额外的安全层。