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好的网赚论坛AI加持推荐系统 英特尔助力万事达卡智能服务变革

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在以数据为中心的时代,帮助企业转型和升级一直是英特尔创新应用的基准。

在不断发展的数字世界中,商业、工业、科学和娱乐领域出现了各种技术趋势,给世界经济带来了越来越大的影响。据估计,到2020年,世界2000强跨国公司中有一半的成功将取决于它们创造数字增强型产品、服务和体验的能力。然而,这些公司的数字收入将增加80%。背后的原因是技术的进步和由此带来的新商业模式。

万事达卡是全球领先的支付解决方案提供商。为了更好地服务客户,万事达卡与英特尔合作,将人工智能技术集成到基于英特尔分析动物园平台的服务模型中,以满足企业对更智能服务的需求。

情报促进商业模式创新

随着全球数字转型浪潮的日益高涨,企业对灵活计算、网络和存储的需求也在快速增长。在再次走向智能化的过程中,企业的工作不能脱离无缝和可扩展的基础设施,以支持即时响应和多样化的性能要求。

面对数据生成和消耗的指数级增长、云规模计算的快速扩展、5G网络的优势以及高性能计算(HPC)和人工智能(人工智能)向新用途的扩展,当今的数据中心和网络迫切需要发展。这些要求促进了面向未来的现代数据中心体系结构的发展以及能够快速适应和扩展的网络的出现。

日益复杂的数据环境使得企业更加重视利用人工智能技术加快商业模式的转变。分析动物园(Analytics Zoo)将人工智能能力深度集成到平台中,为企业提供深度学习能力的理想解决方案。

一般来说,使用深度学习技术可以通过营销活动的有效性来促进更高的投资回报。因此,企业可以专注于对消费者行为的敏锐洞察,并根据消费者的兴趣和偏好与他们联系。例如,如果商家向具有最高购买潜力的消费者提供折扣,那么商家的折扣是最有效的。

在金融行业,深度学习技术可以用来构建用户的商品趋势模型,该模型可以用来计算消费者从特定行业的商家或零售商处购买的概率。该模型可用于展示市场研究前景或为相关金融产品或商业交易提供个性化建议。

长期以来,深入学习在商业中发挥了重要作用。传统的机器学习算法在以前的解决方案中也发挥了至关重要的作用。然而,该行业正在寻找一种更健壮和简化的过程解决方案,以处理模型的复杂性、劳动密集型特征工程过程和更高的准确性。近年来,许多基于深度学习的神经推荐模型被提出来进一步提高营销活动的有效性。

分析帮助企业建立智能推荐系统

推荐系统是一种信息过滤工具,用于引导用户以个性化的方式从大量可能的选项中发现他们的偏好。它是许多在线网站和移动应用促进销售和服务的关键工具。

万事达卡(MasterCard)致力于构建满足客户体验的推荐系统,但在传统机器学习能力的祝福下,很难跟上数据的持续爆炸。基于此,万事达卡与英特尔合作,利用深度学习技术,在分析动物园开源平台和英特尔至强可扩展处理器上构建新的推荐系统模型。

从机器学习到深入学习,最直观的性能是性能的实质性提高。为了比较,双方进行了详细的测试。以下是测试环境:

数据集(过去三年从特定渠道收集的数据集数据):

不同合格消费者:675,000人

基准目标商户(优惠或广告系列):2000年

已知交易:14亿(53 GB原始数据)消耗时间:培训12-24个月,验证1-2个月

生产环境Hadoop集群:

9个节点群集(3个主机主节点(HMN)节点和6个霍顿工程数据平台(HDP)节点),每个节点位于一个物理盒中

24个超级内核,384 GB内存,21 TB磁盘

Hadoop发布:Cloudera分布式Hadoop (CDH) 5.12.1

斯巴克版本:2.2

爪哇*平台,标准版开发工具包(JDK *)1.8

参考图书馆:

分析动物园-bigdl_0.6.0-spark_2.2.0

斯巴克MLlib 2.2.0

方法选择:

对于传统的机器学习方法,选择火花最小二乘法的交替最小二乘模型。

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有一个& ldquo日常任务。也就是说,每个人每天都可以完成这些任务。日常工作主要包括:每天打卡上班,从新闻中赚钱,画广告。如果你每天都完成这些任务,你会得到相应的好处。

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当然,其中的三个主要项目是简单奖励、高价奖励和问卷调查。一般来说,简单的奖励和问卷的价格相对较低。问卷是从0.5元开始的,他刚刚开始是一个新人。你可以做这个问卷和简单的奖励。这两个相对简单。虽然他们挣得少,但他们可以以后为你积累一些经验。等到你积累了足够的经验后,再给出高价奖励,这样你就可以相对简单和容易地去做,而且不会像那些刚刚做了并且给出高价奖励的人那样困难。奖励的高价格相对较高,通常每个20元以上。每个人都必须根据自己的实力选择正确的项目,不要盲目选择。

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