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天翼云_cdn价格单位_多少钱

来源:胜利云 发布时间:2021-07-20 14:03 标签:天翼少钱价格单位
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从记录系统到预期系统:如果不反复听一个词:机器学习,你就不能参加奥兰多的SAPPHIRE NOW 2016。事实上,毫不奇怪——在每天创建25亿字节结构化和非结构化数据的时代,大数据无处不在,对公司来说,大数据不仅是拥有数据,购买云服务器,而且是更快、更智能、更好地获取见解和触发行动。他们不仅需要说明发生了什么的系统,还需要一个智能决策支持系统来回答"可能发生什么"、"如果发生什么"和"我该怎么办"等问题。

高德纳最新的高级分析幻方图预测,到2018年,全球超过一半的大型组织将使用高级分析和各自的算法在各自的市场上竞争。先进的预测分析是关于计算趋势和未来的可能性,模拟选项,预测潜在的结果,并提出建议。这不仅仅是查询。机器学习在人工智能领域发挥着重要的作用。AI代表机器以人类的方式执行任务和解决挑战的能力。一些人类认为简单的任务——识别图片上的某个东西,相互交流,决定实现目标的行动——对于系统来说极其复杂。系统需要学习人类本能所能做的一切。

机器学习是如何工作的

因此,机器学习背后的基本思想是教计算机通过显示大量数据来发现模式和建立联系。而在传统编程中,工程师编写计算机遵循的明确指令,通过机器学习,他们不编写指令,而是训练计算机。数据被用来"训练"计算机,使它们能够做出准确的预测和建议。想想推荐引擎或人脸识别功能。

从消费者的角度来看,这些例子也可以应用到商业环境中。为了保持领先,企业需要能够做出明智的预测。他们需要一个系统,trustdata大数据,根据过去和现在的数据,快速地建议做什么。最终,他们需要一个主动通知他们的系统,不仅是关于可能发生的事情,而且还提供选项和他们实际能做些什么。有三个促销活动在排队,但只在一周之后。你想提出来吗?"因此,系统不仅知道你可能会错过你的预测,而且还就如何解决这一挑战提供了明智的建议。如果你回答"是",云服务器如何,那么你的业务流程和工作流程就会完全自动化,而且你的晋升确实会发生,这可能会帮你省去预测。不过,人是有控制权并最终决定的人。

回到客户体验,您希望如何根据您独特的用户行为实时接收个性化的产品推荐?我说的不是像在线商务那样的标准推荐工具,我说的是真正独特的推荐,完全针对你,不仅基于你在某个特定商店的购物行为,而且基于你上网时使用的设备,基于你在社交媒体上的喜好和帖子,更聪明,更好

这意味着更高效。它不仅将客户体验提升到一个全新的水平。机器学习使公司比以往任何时候都更接近客户。想象一下,你的每一位客户都有一幅不断发展、动态的画面。将此与机器学习和预测性维护相结合,您将能够在客户感觉到需要之前预测他们需要什么。

在SAP,我们遵循以应用程序为导向的战略,这意味着我们致力于最终实现我们所有企业应用程序的智能化。我们专注于对客户有直接影响的用例,例如增加销售额、提高客户满意度、降低成本或提高员工满意度和敬业度。

在我的SAPPHIRE 2016主题演讲中,我们以一家汽车公司的营销经理为例。通过各种渠道对客户的了解,大数据教程,再加上预测分析和机器学习,形成了无缝的、个性化的客户体验,为公司提升销售和提高客户忠诚度提供了无与伦比的机会。

还有另一个让我印象深刻的例子:研究研究表明,公司将高达60%的时间花在识别求职者和空缺职位的匹配上。多亏了机器学习,招聘人员可以自动匹配简历,以确定一份工作的最佳人选,或一个有前途的申请人的理想工作。结果如何?招聘人员可以把更多的时间花在实际面试有前途的候选人上,而不是手动筛选简历。

重要的是人

我预测机器学习算法将在不久的将来成为商业中的一个主要区别,并能将企业数据转化为商业价值。有一点必须明确:机器学习绝不是数据输入和见解输出的产物。毫无疑问,在解决业务挑战时,机器学习已经非常强大了。很多机器都能做出惊人的事情,往往比人类做得更好。

但这并不是因为这些机器和系统能够更智能地处理世界,而是因为每一台机器和系统的背后,都有一个人,使之成功。在每一步中,都是人类让世界变得对机器和系统友好——通过创建数据来训练它们,通过构建算法,服务器云平台,使它们更快、更智能、更准确。因此,我相信,当我们谈论技能时,转移机器学习算法并将其与业务挑战联系起来将是至关重要的,因为没有任何机器或系统能够独立取得成功,需要一个人的支持。我个人猜测这不会很快改变。

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