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MongoDB人工智能部署情况

  • 时间:2018-03-06
  • 发布:青岛达内
  • 来源:互联网

    基于MongoDB具备上述讨论的性质,MongoDB已经作为许多人工智能和深度学习平台的数据库,不同应用程序和行业用户的选择如下:
    IBM Watson:分析与可视化

    沃森分析是IBM的云托管服务,提供智能数据发现来指导数据探索、自动预测分析和可视化输出。沃森分析应用场景十分广泛,比如银行、保险、零售、电信、石油和政府应用等。MongoDB被用来管理数据存储,提供所有源数据集的元数据和分析可视化,并存储在丰富的JSON文档结构中,可以支持数以万计的用户并发访问服务。

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    x.ai:个人助理
    x.ai是智能驱动的个人助理,它能够为用户安排会议。用户将他们的日历连接到x.ai上,然后只要邮件抄送给amy@x.ai,该公司的虚拟私人助理Amy就能接手你的会议日常安排。MongoDB作为x.ai的整个平台记录系统,支持所有的服务,包括自然语言处理、有监督学习、分析和电子邮件通信等。MongoDB灵活的数据模型成为使得x.ai迅速适应于训练集和输入数据集的关键,同时也支持复杂的数据结构。更多内容可以看此案例了解。
    汽车贸易商:预测价值
    英国的汽车市场广泛应用机器学习,使用的关于车的规格及细节数据都存储在MongoDB中。比如,先前车主的个数、颜色、里程数、保险历史等。这些数据由汽车贸易商的数据科学团队编写的机器学习算法提取得到,并建立模型以预测准确的价值,然后再写入数据库中,选择MongoDB由于其灵活的数据模型和分布式设计。更多内容可以看此案例了解。
    Mintigo:销售和市场预测
    Mintigo是一家以企业为重点的预测市场和销售的平台。在B2B营销领域,Mintigo利用数据进行营销分析和预测,识别最有可能购买其产品的潜在客户,帮助公司客户提升销量。Mintigo运行在AWS上,是用Python编写的机器学习算法。MongoDB被用来存储TB量级的数据集,这是看中了其数据流采集和存储的可扩展性和灵活性、高效的查询框架和二级索引,而无需扫描数据库中的所有记录。更多内容可以看此案例了解。
    零售定位分析
    一个美国的移动APP开发者在MongoDB上建立的智能引擎,实时处理和存储数以百万计顾客的丰富地理空间数据点。该智能引擎使用可伸缩的机器学习和多维分析技术来展示行为模式,允许零售商通过移动设备预测和定位目标客户。MongoDB支持具有复杂索引和查询的空间数据结构,为机器学习算法提供基础。MongoDB的分片扩展设计使得公司可以容纳10-100百万的客户数据点。
    自然语言处理(NLP)
    一个北美的人工智能开发者已经构建了由主要消费电子产品嵌入到智能家居和移动设备中的自然语言处理软件。设备和用户之间的所有交互都存储在MongoDB中,然后反馈给学习算法。选择MongoDB的原因是其架构的灵活性,且支持快速变化的数据结构。
    将数据科学引入人才招聘

    该公司与财富500强的人力资源部门合作,利用数据科学和员工情况处理成堆的简历和候选者。该公司通过将人工智能应用于简历以外的数据数千个信息源,包括公共的和企业数据,为申请者提供实时分析和优先次序。通过人工智能算法产生的预测分析,招聘人员可以立即确定主动申请以及潜在的应聘者中的候选人,加快整个招聘过程、降低雇佣成本。选择MongoDB作为底层数据库是由于其数据模型的灵活性和可伸缩性,此外,大范围的安全管理权保护了个人可识别信息(PII)。

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