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品友互动黄晓南:加速程序化购买 将步入人工智

时间:2019-07-01 02:37来源:互联网
导读:         笔记本电脑、智能手机、传感器,都为物联网带来了大量数据。这是获得竞争优势(或者保持竞争力)的重大机遇,前提是企业足够灵活,可以管理好数据并把数据

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导读:
         笔记本电脑、智能手机、传感器,都为物联网带来了大量数据。这是获得竞争优势(或者保持竞争力)的重大机遇,前提是企业足够灵活,可以管理好数据并把数据变成有用的商业智能。
          人脑能高效地处理视觉图像。在这个过程中,大脑使用了潜意识,让决策者可以通过迅速扫描图像来处理信息。《贵州大数据培训》可视化图表利用了大脑的图像识别能力,出色的可视化模型将成为处理庞大数据集的更好选择,也是2018年重要的大数据趋势之一。《贵阳大数据学习》
        亚马逊也使用了人工智能。亚马逊的推荐引擎利用人工智能来预测用户的兴趣,准确率约为5%至10%。为了提高预测准确率,亚马逊与微软合作,共同推出了一个新平台,把机器学习用于人工智能训练。《贵阳大数据认证》这个新平台名为Gluon,可供各种技能水平的人工智能开发人员使用。《贵阳大数据培训》据称,Gluon平台可以让人工智能开发人员更容易设计和开发人工神经网络。
原文翻译:
         物联网(IoT)的扩张已经把数不胜数的大数据新来源添加进了数据管理的版图,它将成为2018年及若干年之后主要的大数据趋势之一。《贵州数据分析培训班》笔记本电脑、智能手机、传感器,都为物联网带来了大量数据。
        这是获得竞争优势(或者保持竞争力)的重大机遇,前提是企业足够灵活,可以管理好数据并把数据变成有用的商业智能。《贵州大数据培训机构》随着大数据的增长,企业试图跟上它的脚步,努力把数据变成可用的洞见。商业智能是保持竞争力的关键,而数据分析提供了所需的最新信息。《贵阳大数据分析师培训机构》在2017年,一些企业大力发展他们的大数据可视化服务和软件。 
        这使研究人员可以更有效地收集和协调关于大众的信息,改善客户体验,也使领导者可以简化决策过程。
       在2018年,提供云服务的企业数量将继续增长,导致竞争性定价,使小企业也能使用大数据资源。
 
2018年的商业智能

当要不要投程序化已经不再是问题时,广告主又开始面临一个新的选择:预算该交给哪个平台

人工智能和机器学习以及不断增加的数据量正在改变当前的商业和社会格局。这些领域中出现了许多需要注意的主题和问题。数据会议提供了良好的技术开发晴雨表,参与者可以了解最新技术在大数据处理中的作用,以及开发人员和用户的关注点。会议还澄清了影响大数据,机器学习和人工智能未来发展的八个因素。

        企业决策正在经历的转变将延续到2018年。在2017年,处理大数据的目标使效率越来越高,成本不断减少,从而造就了基于大数据的商业智能,对中小企业甚至初创公司来说更为重要。《贵阳数据分析人才培训》这一趋势将延续到2018年及以后,处理大数据的成本将继续降低,但以下情况除外:

“媒体资源差不多、购买方式都支持、都对接第三方,技术能力也看不出差别,选哪家好呢?”

  1. 5G将刺激机器学习的增长并产生新的应用和服务

使用云端商业智能的费用将提高。
数据分析将提供更好的数据可视化模型和自助式软件。
新市场和新地区扩张的决策将基于大数据。
2018年的云趋势
 
创造利基

很多时候,这个问题的答案其实只有一个:谁的服务费低选谁。

O'Reilly的首席数据科学家和会议组织者Ben Lorica在会议上表示,他相信5G技术和边缘计算的带宽和灵活性的增加将成为关键驱动因素。他指出,中国已经成为这项技术的全球领导者,但许多公司仍在为其持续的5G投资开发商业模式。

        2018年,更多的人将熟悉云应用,专业化和利基工作将得到发展,就像在所有其他行业里一样,从而带来额外的研究选择和更多的业内竞争。《中国数据分析行业权威认证》拥有零售、区域性增长等专长的数据科学家将逐渐成为常态。
混合云
          虽然云提供了便利的大数据存储和处理解决方案,但愿意把“所有”数据都放到云端的企业少之又少。2018年,混合云的使用应该会大幅增长,因为混合云兼具二者的优点,本地数据管理可以与云的便利性结合起来。
其他部门也将使用云
        通常来说,IT部门是其他部门使用云的“中间人”。然而,云技术的使用已经变得非常简单。《 贵阳大数据认证  》现在,销售和营销、人力资源等其他部门也能直接使用云。随着更多的人可以访问敏感信息,安全将成为一个重要问题。
2018年的数据分析

“国内做程序化的公司有上百家,鱼龙混杂,但广告主很多时候却看不出区别”,对于技术黑箱导致的行业乱象,品友互动创始人兼CEO黄晓南很是无奈。作为国内最早专注于程序化购买的公司,品友拥有国内近3/5的品牌程序化购买份额。

2.改变数据科学家的技能

数据分析将包含可视化模型
         2017年,对2800名商业智能专家的一项调查预测,数据可视化和数据发现将成为一股重要趋势。数据发现的范畴已经扩大,不仅包括对数据分析和关系的理解,还包括呈现数据的方式,以挖掘更深层次的商业洞见。《贵阳数据分析人才培训  》其结果就是,作为一种把数据变成可用洞见的方法,可视化模型越来越受欢迎。日益改善和演变的可视化模型已经成为从大数据中获取洞见的必要组成部分。
      人脑能高效地处理视觉图像。在这个过程中,大脑使用了潜意识,让决策者可以通过迅速扫描图像来处理信息。《 贵阳大数据分析师培训机构 》可视化图表利用了大脑的图像识别能力,出色的可视化模型将成为处理庞大数据集的更好选择,也是2018年重要的大数据趋势之一。
预测分析
       很多企业利用“历史上的”大数据分析来预测未来的行为。然而,在进行此类预测时,对当前最新数据的分析更有价值。俗话说,“过去的成绩不能保证以后的成功”,这也适用于商业智能领域。《贵州数据分析培训班》预测分析为用户提供了一个优势,能够实时“了解客户”,具有不可思议的创收潜力。(规范性分析还处于初期阶段,今后几年内可能还不会成为一股强劲的趋势。)
2018年的物联网

“人工智能的逻辑会为广告主提供新的选择标准,而不具备这一能力的公司也将出局”。坚信程序化购买将向规模化、平台化发展的黄晓南,对于程序化购买下半场的走向,给出了一个清晰的答案。

Google Cloud的首席决策科学家Cassie Kozyrkov在演讲中指出,随着机器学习工具的用户体验的提高,数据科学家所需的技能将不再专注于专业化,而是更多地关注工作能力跨越岛屿,更加一体化。对业务方面。

        物联网将继续扩张。如何利用来自物联网设备的信息,则完全是另一个问题。
改善零售
        2018年,消费者和企业主将受益于越来越多的传感器和来自各种消费类设备的数据。物联网能收集信息,使企业可以更有效地把产品推销给潜在客户。《重庆大数据培训》懂技术的公司已经开始投资基于传感器的数据分析,这将使他们可以追踪其商店内人流量最大的区域。
重塑医疗
      现在,大数据被用来制定医疗方案,但或许也将重塑人们就医和支付医疗费用的方式。新的可穿戴技术能追踪用户的健康状况,使医院和诊所得以改善医疗质量。《贵阳数据分析人才培训  》联网设备可以提醒患者服药、锻炼和注意血压的剧烈变化。
改变网络安全挑战
         新的网络安全挑战将在2018年成为一个棘手的问题。可以预见,心怀叵测的黑客将想方设法入侵物联网。2016年10月,黑客利用物联网发动攻击,使网络大面积瘫痪。
       随着物联网继续扩张,全球网络基础设施的薄弱环节也将继续增多。《昆明大数据培训  》人工智能和机器学习提供了解决之道,它们将变得越来越普及。由于设备彼此之间的联系更加紧密,安全专家必须学会利用人工智能和机器学习程序。
2018年的机器学习

人工智能的概念不新鲜,但却是实现程序化的最佳路径

3.线上和线下世界正在融合

        机器学习是计算机的训练过程,现在被企业用于各种各样的商业行为,比如实时广告、模式识别、欺诈识别和医疗。《 贵州大数据培训中心》但在2018年,机器学习将变得更聪明、更快速、更有效。

虽然人工智能在国内掀起大规模讨论只有一两年,但它其实已经是个年近70的老人了。

阿里巴巴电子商务集团和亚马逊正试图推出线下实体店,而实体店仍在适应新的在线世界。电子商务社区的线下活动对于实体零售商而言是一种竞争性举措,而实体零售商的在线零售业则具有防御性。在完全开始之前还有很长的路要走,但亚马逊和阿里巴巴等公司在大规模管理数据方面的专业知识为他们提供了关键优势。

Advertisement公司的商务拓展总监罗纳德·范龙(Ronald Van Loon)说:

1950年代,人工智能的概念就已经出现,当时的人们就希望机器能像人脑一样思考;1963年,IBM的深蓝首次与国际象棋大师人机对抗,遗憾落败;1980年代,人工智能的核心技术——机器学习成为主流;1997年,深蓝首次击败世界排名第一的棋手,轰动全球;1999年,微软的美国研究院已经在研究语音识别和机器学习;到了今天,谷歌的AlphaGo不仅屡屡击败世界排名第一的围棋选手,IBM的认知机器人Watson也是所向披靡,不仅能诊断癌症还能制作高定礼服,触角延伸到医疗、金融、时尚等多个领域。

4.内部数据平台正在成为增长和创新的关键

        “机器学习技术正在迅速发展,你的数字业务需要转向自动化。机器学习算法从大量的结构化数据和文本、图像、视频、语音、肢体语言、面部表情等非结构化数据中学习,可用于从医疗系统、电子游戏到自动驾驶汽车的所有领域,拥有无限广阔的应用前景,为机器打开了一个新的维度。《贵阳数据分析人才培训 》”
教育
       近期已经出现了利用机器学习来改善教学的事例。例如,加利福尼亚州立大学要求教职员工寻找和使用免费或低成本的教学材料。为了简化这一过程(用免费或低成本的教学材料取代以前的课程材料非常耗时),Intellus Learning提供了一个解决方案:把4500多万个在线资源编入索引,并教会(利用机器学习技术)程序/算法作出推荐。老师可以把免费或低成本的材料上传至课程材料管理系统,供学生使用。
医疗
             识别不同疾病,并做出正确诊断,这是机器学习研究的一个目标。医疗行业一直在开发能识别和诊断疾病的计算机和算法。《贵阳大数据培训中心》在德克萨斯大学奥斯汀分校,研究人员发明了把多个肿瘤生长模型结合起来的全自动方法。机器学习算法能自动识别大脑肿瘤。机器学习已经被用于各种医疗行为,包括:

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Lyft和BMW的数据科学家的演示表明,将数据平台置于新产品开发和业务流程管理的核心可以推动创新。虽然这对像Lyft这样的数字原生公司来说可能很自然,但传统工业公司必须参与其中,因为产品中嵌入了数据生成传感器。

行为矫治
流行病爆发预测
药物研发
放射检查
电子病历
诊断和疾病识别
2018年的人工智能

1997年IBM深蓝机器人击败俄罗斯象棋选手Garry Kasparov

5.开放数据需要像开源软件一样严肃对待

       人工智能研究目前致力于开发使人机交互更加自然的算法以及训练这些算法的方法。《贵阳大数据培训中心》目标是用自然的人类语言来回答复杂的提问。人工智能和机器学习使通常需要人类决断的工作有了自动化的可能,这些工作包括如下技能:
阅读手写材料
识别面部表情
学习
认知能力,比如规划和利用部分信息进行推理
 
        Gartner Research公司副总裁大卫·瑟尔利(David Cearly)说:
         “人工智能技术正在迅速发展,企业将需要对技能、流程和工具进行大力投资,以便成功地利用这些技术,构建人工智能强化系统。《贵州大数据培训机构》投资领域包括数据准备、数据整合、算法和训练方法选择,以及模型建立。包括数据科学家、开发人员和业务流程所有者在内的多方必须展开合作。”
Gluon平台
        亚马逊也使用了人工智能。亚马逊的推荐引擎利用人工智能来预测用户的兴趣,准确率约为5%至10%。为了提高预测准确率,亚马逊与微软合作,共同推出了一个新平台,把机器学习用于人工智能训练。《贵州大数据培训中心》这个新平台名为Gluon,可供各种技能水平的人工智能开发人员使用。据称,Gluon平台可以让人工智能开发人员更容易设计和开发人工神经网络。
        Gluon平台将落户亚马逊AWS服务。Gluon界面是“开源且易于使用的”。
人工智能和网络安全
《哈佛商业评论》写道:
     “讽刺的是,面对利用人工智能进行的黑客攻击,我们的最佳防御策略也是利用人工智能。人工智能可用来防御和攻击网络设施,还可以扩大黑客的攻击面,也就是让黑客拥有更多的攻击手段。《贵阳大数据报名学习》企业领导得到的建议,是要了解人工智能安全研究的最新进展。《昆明大数据培训》”
        随着企业认识到开发网络安全程序的重要性,人工智能将变得更加流行。《重庆大数据培训》精心构建的人工智能防御系统能从多年来发生的黑客攻击事件中,学会各种攻击和防御策略。它能设定正常用户行为的基准,然后搜索异常行为,速度比人类要快得多。《贵阳数据分析人才培训》这比维持一支专门处理日常网络攻击的安全团队要省钱得多。人工智能也可以用来制定防御策略。在2018年,人工智能与网络安全的关系将变得更加紧密。

而程序化购买作为基于自动化系统和数据进行的广告投放,在诞生之初其实就具备人工智能的基因。“人工智能是程序化购买出现时就存在的逻辑,只是现在有了实现的条件。因为有足够大量的数据做训练集、服务的广告主够多,反馈也够丰富,之前的模型经过多年的训练更加聪明、完善了。”对于很多人持有的人工智能将代替程序化购买的误解,黄晓南做出了纠正。

众所周知,开源软件的背后是大数据和机器学习产品和服务的兴起。多年前已经证明了开源商业和技术案例的重要性。但是,很少关注开放数据对创新的重要性。

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人工智能的价值在于它能让计算机具备自学习以及建模的能力,并作出合理的预测。在程序化领域,就是机器自动分析用户的行为数据、实时做出投放决策,并根据之前的投放反馈优化模型并进行新一轮的决策,形成一个自洽、不断提效的闭环。“程序化是个结果,人工智能是手段。基于人工智能实现的程序化购买跟基于经验的程序化购买完全是两个概念。”

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