没有休息,直到生产——构建和部署9模型生产3周

艺术的状态今天productionizing机器学习模型主要地址构建RESTful api。在数字生态系统,基于rest的api是必要的,但不充分,productionizing毫升模型的完整的解决方案的一部分。根据麦肯锡全球研究院最近的研究,应用人工智能最潜在价值在市场营销和销售。

在数字生态系统,productionizing毫升模型加速变得简单:

• 功能与常用的功能,可用于存储所有数据科学家
• 特色商店蒸馏游客行为是准备使用特征向量半监督的方式
• 数据管道能够支持数字生态系统的挑战要求饲料特性存储在一个正在进行的基础上
• 管道模板,支持数字生态系统的挑战要求存储提要特性,预测和分配预测在一个正在进行的基础上。与这些主要的电子产品制造商能够构建和productionize 3周的新模型。

用例模型是重新定位目标广告;分析网站访问者的行为和构建定制的观众的游客最有可能购买9不同的产品。使用模型,这个制造商能够保持相同级别的购买与一半的重新定位目标媒体花增加营销花费100%的效率。

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