Carvana的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

另外網站Carvana LLC | Reviews | Better Business Bureau® Profile也說明:View customer reviews of Carvana LLC. Leave a review and share your experience with the BBB and Carvana LLC.

國立臺灣科技大學 工業管理系 郭人介所指導 明言林的 應用深度學習於外來物偵測-以顯示卡組裝線為例 (2020),提出Carvana關鍵因素是什麼,來自於外來物檢測、注意力、卷積神經網路、U-net。

而第二篇論文國立政治大學 統計研究所 翁久幸所指導 郭東穎的 貝式模型平均法在預測分析之應用 (2013),提出因為有 貝式平均法、預測分析的重點而找出了 Carvana的解答。

最後網站Carvana | 2021 Fortune 500則補充:Carvana. RANK483 ... Breaking into the Fortune 500 for the first time this year is online used car retailer, Carvana. The company is known for its multi-story, ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了Carvana,大家也想知道這些:

Carvana進入發燒排行的影片

00:06 質問読み
01:31 回答

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メルマガ「堀江貴文のブログでは言えない話」から大人気コーナーQ&Aが動画になりました!vol.1068では「自動車専門のECサイトについて質問です。日本国内で「自動車販売に特化したマーケットプレイス型のECサイト」って可能性があると思いますか?
 アメリカでは、先日、自動車専門のECサイトである「carvana」と「cargrus」の2社がNYSEに上場し、両者とも既に日本円で3000億円近い時価総額をつけてます。自動車という商材は、元々EC化率が低く、EC化に成功すれば、かなり大きな市場になると思います。
しかしながら、日本では新車信仰が強いこと(もしディーラーが自動車を家まで運んでくると多分中古扱いなど)や、また米国のようにカードで高額な買い物をする文化もないことなどから、ビジネスとして少し難しいのかなとも思います。
 中古車専門などから展開するのも手かも知れませんが、堀江さんなら普及のために、どういうところを狙うか、戦略を教えて下さい。」という質問。ホリエモンの回答はいかに!?

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應用深度學習於外來物偵測-以顯示卡組裝線為例

為了解決Carvana的問題,作者明言林 這樣論述:

組裝在生產中將半成品製成成品的過程,通常經由機器及操作者完成。而在整條產線的最後,安排品質檢測及確保沒有異物在生產線上是必要的。然而,這項人工檢測的過程是非常容易犯錯,以及耗費時間的。因此,此篇研究中以顯示卡製造時的外來物檢測為例,開發出一個能夠檢測以及標記外來物的卷積神經網路模型。本研究使用了Inception-Resnet v2 來分類外來物及注意力殘差U-net ++模型區隔外來物,並對注意力機制及Inception Resnet v2中的激活方程進行了全面的比較,還比較了結合擠壓興奮網路(SE Net)及使用Swish 和 Mish 激活方程式的卷積塊注意力模型在Cifar-10 及

Cifar-100 資料集上的表現。結果表示,Inception-Resnet相比於ZF-Net以及VGG19在Cifar-10 及 Cifar-100 資料集上有著更好的表現,準確率分別是79.22%及 49.44%。接著,把SE 模型以及Mish 激活方程式加進Inception Resnet v2中可以在同個資料集上分別改善4.59% 以及 5.06%的準確率。本研究亦利用注意力殘差U-net ++比較現有的U-net模型,例如U-net、殘差U-net、注意力U-net以及U-net ++在Oxford Pet IIIT 和Carvana 資料集。結果顯示,本研究所提出的模型在Car

vana 資料集中有最好的表現,IoU達到94.13%。同時,注意力U-net在Oxford Pet IIIT資料集中勝過我們提出的模型,IoU達到87.83%。此外,在研究案例中,Inception Resnet v2 和 注意力殘差 U-net ++有著最高的準確率以及IoU,為最好的分類以及區隔模型。

貝式模型平均法在預測分析之應用

為了解決Carvana的問題,作者郭東穎 這樣論述:

當論及二元變數的分類問題,邏輯斯迴歸模型是個常用的典型模型。傳統的邏輯斯模型建置,往往會面臨模型選擇的問題,其方法例如逐步迴歸 (stpewise) 選取法。然而,在這種以單一模型作為最終架構的方式可能會遇到某些困難;例如模型不確定性,以及當多個模型在選取準則方面皆表現良好,而難以抉擇該使用何者為最終模型的問題。在本文中,我們引入貝式模型平均法 (BMA) 作應用,希望不僅能夠降低這些問題的影響,並且期望能夠增進模型在預測上面的表現,此外,透過Occam’s window以及Laplace近似法,能夠將貝式模型平均法方法中較複雜的運算變得容易且更有效率。最後,我們對CARVANA的車輛資料做

實證分析,運用了交叉驗證模擬決策點、以及誤差抽樣等分析技巧,分別針對貝式模型平均法、逐步選取法以及未做選取法來建立模型,進而比較。從實證結果顯示,在F-measure的評估架構下,貝式模型平均法以及精確率 (precision) 的表現較佳,而逐步迴歸 (stpewise) 選取法則在回應率的 (recall) 上的表現較佳,說明BMA方法不僅能夠改善先前的問題且在某些情況下,能夠提升模型預測上面的精確性。