英特尔马子雅：硬件和数据平台最终为了应用，为了数据分析

在支付产业，英特尔为合作客户提供了一个完整的端到端的机器学习的流水线，从一开始的机器学习样本的收集、存储、管理，在此基础上建立管理特征。用这些特征对机器学习的模块进行培训，把大数据平台和最终机器学习模块无缝结合，尤其是Spark、Hadoop和机器学习模块无缝结合，帮助支付企业实现流水线，使它的卷积神经网络收敛速度提高30倍，主要通过对硬件、软件的优化，帮助这些支付企业更精准的进行防欺诈。

谈到英特尔在未来的方向，马子雅女士表示，英特尔希望把物联网和终端的数据分析进行更多的结合，尤其是物联网越来越发展的情况下，怎么样把数据收集和商业决定实时结合在一块儿。另外就是怎么样提升机器学习模块的可扩展性，怎么更快的缩短机器学习的周期，这都是未来的方向。

（编辑：PHP编程网 - 黄冈站长网）

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