AI机器学习平台

支持多种机器学习、深度学习框架

零售

根据以前的购买推荐您可能喜欢的商品的网站正在使用机器学习来分析您的购买历史。零售商依靠机器学习来捕获数据,分析数据并使用它来个性化购物体验,实施营销活动,价格优化,商品供应计划以及客户洞察。

金融行业

 

金融行业的银行和其他企业将机器学习技术用于两个关键目的:识别数据中的重要见解,并防止欺诈。这些见解可以识别投资机会,或帮助投资者了解何时进行交易。数据挖掘还可以识别具有高风险概况的客户,或使用网络监控来查明欺诈的警告信号。

能源

寻找新的能源。分析地下的矿物质。预测炼油厂传感器故障。简化石油分配,使其更加高效和具有成本效益。这个行业的机器学习用例数量很大, 而且还在不断扩大。

卫生保健

由于可穿戴设备和传感器的出现,机器学习是医疗保健行业中快速增长的趋势,可穿戴设备和传感器可以使用数据实时评估患者的健康状况。该技术还可以帮助医学专家分析数据,以确定可能导致诊断和治疗改善的趋势或危险信号。

自动驾驶

将汽车内外传感器的数据进行融合,识别道路上的各类信号标识,确定路面的位置,车道线和每个车道的范围。准确的跟踪出人,车辆,动物等移动目标的运动轨迹,估计出他们的运动速度与方向,以便于做出决策,把乘客安全、快速的送达目的地,并且避免发生事故。

采用艾龙机器学习平台,企业可快速搭建机器学习环境,借助平台开发自己的数据模型,解决复杂业务问题。