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在神经机器学习上下大注
作者:中国商业智能网    来源:本站原创    点击数:    时间:2017/3/13
【摘要】在日益发展的技术世界,对公司至关重要的立于创新的前沿以努力在竞争中保持领先。

尤其是在电子游戏行业。本质上由数据驱动,该行业的主导地位在于谁能处理其数据以实时的速度提供最好的客户体验。
那些体育博彩和电子游戏中的领路人现在开始理解利用机器学习和预测数据分析来保持竞争力的重要性。在接下来的几年里,这些系统将融入更多的机器学习,越来越注重深度学习或人工智能,和它可以添加到业务的商业价值。

赌博落后于时代

大量的结构化(交易),半结构化(点击流),和非结构化(社交媒体)数据以对于电子游戏公司来说,代表了提供大量价值和竞争优势的机会。然而,有些领域并没有充分利用机器学习和预测数据分析的潜能。
尤其与“危险领域”相关时。从行业标准会关闭或限制他们认为是危险的投资者的账户,例如那些客户周期的早期阶段赢大钱的。
这主要是因为他们不一定知道这名玩家的长期结果。这个产业过度防护风险,因为很多公司短期内无法预测新客户长期内的确定性风险。
预测分析没有被有效地利用的另一个领域针对玩家提供相应的产品。公司不能够准确地预测一个玩家接下来要做什么,所以经常给他们提供客户不感兴趣的产品——这通常会疏远或降低客户的体验。 
以确保最好的客户体验,保持竞争力,体彩公司必须要定制方法。最好的方法是将预测数据分析和机器学习集成到体彩的技术框架中。

押注未来

要想前进,电子游戏公司需要提高他们的技术堆栈。真正能从小麦中区别谷壳的是那些找到方法尽快将实时信息集成到数据环境中的人。他们需要开始招募数据科学家们,真正理解数据和可以使用的技术促进实时数据移动。这个数据工程师的专门小组从根本上需要了解可以收获的数据商业利益。
一旦在业内雇佣更多的数据科学家,极有可能将神经机器学习融入游戏。我们正看到系统内比过去有更多的机器学习。可以使用训练集,当数据变得越来越大时,提供比以往更多的数据。机器学习算法最终满足公司的需求。数据越多就越可以产生统计的准确性和相关性,进而提供更多的商业价值。在未来五年内,我们将看到在电子游戏行业内深度学习变得更加普遍。
目前,我们正在使用机器学习来优化客户和我们产品之间的交互。通过将所有的行动和反应反馈到一系列模型中,我们可以调整产品,让它既吸引人又有效,同时创建一个人偏好的原始资料。
对客户资料的持续分析使我们能够开发对每个客户不断增加的理解,以及他们在所有渠道上的需求。建立整体的观点,不仅仅是又一个玩家,而是对一个真正的人,使我们能够在个人层面上管理沟通,提供相关市场和定制内容的产品满足客户的个别需要。这将提高客户的游戏体验,希望客户不会更换公司 --我们将成为他的一站式游戏商店
在未来几年内通过成功地集成神经机器学习,我们将能够收集和管理这些信息,而无需自己编写的程序,这将大大减少收集数据花费的时间,使我们专注于生产的内容和为客户提供产品。
我们很重视数据的集成,数据的移动和我们的整体的数据环境。技术方面,我们有意创建了一个不可知论者系统,它允许我们灵活明智地使用我们的数据环境。从存储到能力拥有一个巨大的不影响性能的数据集,我们有核心业务数据。至关重要的是,我们使用数据处理,利用数据和机器学习技术让商业价值最大化。
我们在过去的几年里押了大注在机器学习和预测数据分析上,将数据置于业务的核心,其结果已经令人印象深刻。展望未来,利用最新的技术创新,如神经机器学习,将从本质上保证带给客户最好的体验,可以专注于最重要的事情上——博弈。

中国商业智能网(BI )

责任编辑:朱莉   
 
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