标签：需求 引擎 颜色 加速 能力 神经网络 解决方案 数据分析 成本
数字化时代，大数据及人工智能菠菜平台搭建Q2947702644 演示：http://t.cn/EUw2Ui0 成为驱动企业业务增长的技术引擎，数字化转型也已成为企业生存和发展的必修课。全球领先的数据和分析解决方案供应商Teradata天睿公司，也在加速其在大数据及人工智能领域的布局，适时推出了Teradata Everywhere及AI战略，强化Teradata分析平台(Teradata Analytics Platform)，助力客户加速数字化转型。AI的概念十分宽泛，在Teradata天睿公司首席技术官Stephen Brobst(宝立明)看来，“AI人工智能就是深度学习，我们可以使用多层神经网络进行更加先进的分析，Teradata在今年年初就已在中国市场上发布Teradata分析平台，它的并行分布式处理能力可以进行更加先进的分析，可以融合TensorFlow、机器学习、GrafX等相关的技术。
宝立明在接受记者采访时列举了深度学习技术成功应用的三大领域：
第一、 防欺诈。使用了深度学习技术，金融服务、信用卡、电信、零售业等多个行业都可以发现并预防欺诈，运用深度学习的预测性比传统线性数据分析模型要好得多。
第二、 建议引擎。通过建立建议引擎，企业可以比自己的客户更先知道他们在具体领域的需求。建议引擎是深度学习与浅学习的结合。浅学习是非常简单的数学模型，例如你买了衬衫可能还需要一条领带，浅学习的成本很低、分析也十分简单。
把浅学习向深度学习拓展，则可以给客户提出更加有针对性的建议，如通过深度学习分析客户喜欢的颜色、购买行为，以及对所推荐产品的接受度等等，优化成本的同时做出更加准确的预测。
第三、 传感器数据。在工业领域，客户通过传感器测量机器各个零部件的振幅、温湿度以及功耗等数据，再复杂一点的还可以记录机器运转的声音。很多传感器数据都是非结构性的，这些数据放到深度学习引擎中，可以在机器坏掉之前做预测，方便客户更换零部件，避免因机器损坏带来的经济损失。
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