9个机器学习成功案例的内部视角

要害提议：用户无法在传统的软件上构建新的说明平台，并祈望它们运行精采。为了支持Ascend Analytics On Demand，Experian公司回收了殽杂云要领，并投资于开源器材，包罗容器、API引擎、微处事。Experian公司还对其构建和行使软件的方法实现尺度化，其应用措施和代码可以被其环球员工和客户应用。

6.名誉卡公司回收呆板进修应对诓骗举动

与信贷监控公司一样，名誉卡公司也不得不与诓骗者打交道。

MasterCard公司技能和运营总裁Ed McLaughlin暗示，当很多专家将数字视为隐私和安详的祸端时，呆板进修和人工智能器材可以使名誉卡处事更安详。

MasterCard公司行使呆板进修和人工智能技能来消除恶意用户。McLaughlin暗示，其掩护法子的焦点是一个内存数据库，该数据库自2016年行使以来为MasterCard公司停止了10亿美元的丧失。该软件行使200多个属性来猜测和阻止诓骗。

该焦点体系与标志化技能、生物特性辨认、深度进修和其他新要领相团结，辅佐MasterCard公司保持其促进代价数十亿美元的安详买卖营业的荣誉。

要害提议：在收集安详方面，人类是最单薄的环节。McLaughlin说：“最重要的是尽也许地让事恋职员离开这个轮回。呆板进修、人工智能、天然说话处理赏罚软件都是Mastercard器材包中的要害组件。”

7.赛车公司操作呆板进修说明汽车洞察力

Mercedes-AMG Petronas Motorsport公司行使呆板进修成果来辅佐可视化赛车机能。

该公司IT团队认真人Matt Harris说，该公司网络了一级方程式赛车的多个数据通道，偶然每秒多达10000个数据点，以做出要害决定。

Mercedes-AMG Petronas行使Tibco软件可视化其影响变量，如气候、轮胎温度、燃油量对其汽车的影响。该软件还使工程师可以或许说明汽车齿轮的机能和磨损等细节。驾驶员凡是每圈换档100次，每次驾驶员换档时，Tibco城市网络约莫1,000个数据点。

Harris说，“当你看到这些数据时，现实上可以使变速箱的行使时刻更长，可能更重要的是，使变速箱的变革更为强烈。然后就会发明，假如将变速箱放在一个特定的模式下，每圈约莫快50毫秒。在排位赛中，赛车可以快出千分之一秒，以是50毫秒对其得胜很重要。”

Harris说，“Mercedes-AMG Petronas正在构建呆板进修算法，以辅佐做人类做不到的工作，可能这是一种昂贵的事变方法。”Harris以为这些手段最终将成为团队竞争上风的要害敦促身分。

要害提议：为什么要构建一些不是企业焦点竞争力的对象?在回收Tibco之前，Mercedes-AMG Petronas行使自行开拓的可视化软件，这种软件经证明服从太低，无法维持。通过依赖Tibco，Mercedes-AMG Petronas可以专注于其专业气力：打造高机能汽车。哈里斯说：“最重要的是让人们有缔造力，思索办理题目，而不是编写软件来办理题目。”

8.回收呆板进修猜测员工什么时辰去职

像大大都汽车维修公司一样，Calibre Collision公司恒久以来一向存在员工频仍活动的题目，由于该公司机器师、油漆工和客户支持职员不绝去职，偶然600多家工场的年职员周转率高达40%。

Calibre公司发明，部门题目在于其维修工场偶然没有足够的汽车供事恋职员补缀，导致人为不不变。这让该公司首席信息官AshleyDenison感想迷惑：假如可以或许猜测员工何时会去职并举办过问呢?

Calibre公司开始与技能参谋Sparkhound公司相助，后者建设的软件可以从Caliber公司的Workday人力资源软件中提取员工数据，并将其与Microsoft Power BI殽杂，建设一个定制的回归模子，猜测员工是否也许会思量去职。然后，Calibre公司通过数字观测或小我私人接洽方法接洽员工举办过问。

譬喻，假如员工的人为在几周内降落，Calibre公司地区司理可以确保他们得到更多的汽车举办维修。相反，假如员工看起来事变承担过重，该公司可以将一些事变从头分派给他的同事。其功效是，Calibre公司每年可节减多达100万美元。

要害提议：回收呆板进修算法停止题目以节减资金是一种适用的要领。

9.人工智能作为产物和营业的敦促者

在2018年麻省理工学院首席信息官斯隆研讨会上，Adobe Systems首席信息官Cynthia Stoddard暗示，该公司正在操作呆板进修说明辅佐台记录的体系妨碍趋势，然后在题目导致重大停机之前起劲办理题目。

假如该体系发明也许产生间断的变乱，可以主动在激发妨碍之前消除或减轻这些妨碍。

该器材称为HAAS，用于“修复即处事”，可以捕捉并修复从Adobe公司的ERP集成失败到针对该公司各类说明体系的错误数据源。Stoddard说，HAAS将人工手动执行的30分钟的修复时刻镌汰到1分钟。她预计在已往的几个月中已经节减了330小时的修复时刻。利器具体声名题目的陈诉，Adobe公司工程师可以建设永世性修复措施。

Stoddard说，“假如知道必需修复一些对象，并且知道怎样办理它，那么可以实现自动化。这是一个庞大的甜头。”这项事变成立在Stoddard团队于2017年建设的基于呆板进修的诊断测试框架之上。

要害提议：行使呆板进修辨认模式是建设自我修复成果的要害。Stoddard说，“假如知道怎样修复，可以在个中安排一个自我修复的组件，就省去了事恋职员的事变。”

（编辑：河北网）

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