AI时代,该如何弥补技术差距?

技术和工程世界的最新趋势之一是“机器学习”。事实上,现在大型技术公司已经投资于人工智能和机器学习项目。机器学习是一项令人难以置信的技术,你需要了解很多知识,比如统计学、计算机科学、信息学、神经学等,以确保你构建的业务功能尽可能不受复杂算法的影响,让它能够对某件事情做出准确预测。

前辈们说,要想深入掌握算法必须透彻了解技术的数学原理;前辈们还说了,你走过最长的路,就是机器学习过程中的弯路。

有一个好消息,对于机器学习,你无需自己发明,只需利用现成的就可以了。SaCa RealRec数据科学平台为大数据人才缺失的企业、对机器学习算法了解有限的开发者、业务人员提供了一种简单便捷的方法,进行AI应用的开发与部署。

以往,数据科学家在完成一个项目时要进行数据预处理、特征分析、训练模型,这个过程可能需要几周甚至几个月的时间。而依赖SaCa RealRec的自动化机器学习(AutoML)功能,用户找到最优模型只需简单几步。

  • 金融:风险欺诈分析

借助机器智能技术抽取分析多源数据信息,学习交易规律,识别跨渠道异常交易特点,动态评估交易安全指数,从而能够实时阻止异常交易的发生。

  • 教育:数据决策 因材施教

基于数据科学实训平台,嵌入商业案例,提供人工智能整体教育教学方案,全方位助力高校建立大数据人才梯队。

  • 航空:配餐预测

利用历史航班客流信息,结合外部更多维度的大数据,例如节假日、天气信息等,并从技术角度融合线性模型与报童模型,达到最优配餐预测。

  • 交通:个性化出行 客流量预测

对轨道交通用户出行多维度数据进行分析挖掘,提取出与用户进站的相关因素,通过机器学习算法对用户出行数据建模,从而达到对用户进站站点进行实时监控预测。

  • 公安:违法犯罪分析

利用多种机器学习算法,构建犯罪嫌疑人员识别模型,预测可能涉嫌犯罪的人员,为公安部门打击犯罪活动提供辅助决策。

对企业来说,SaCa RealRec数据科学平台提高了企业构建智能应用的能力和效率,让企业低成本的拥有人工智能。

每一个产品经理、企业家都应该让自己的项目或企业在机器学习方面加速发展。如果你还没有着手构建人工智能化的服务,那么需要加快脚步引入机器学习,以保持较强的竞争力,获得更大的商业价值。

2019-04-10T16:25:19+00:00