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基于规则引擎打造智能决策服务

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_zw@huang

人工智能、机器学习、深度学习毫无疑问成为当前 IT 界最热门的词汇。基于人工智能、机器学习、深度学习技术开发的服务,能够通过大规模样本数据训练出比用户更懂用户的计算模型。

模型训练时通常涉及到大量的样本数据处理,故人工智能、机器学习、深度学习往往对算法要求极高,且对样本数据量也有着非常高的要求,两者缺一不可。

算法可以躲在家里闭门研究,但数据却很难在家里蹲着就能正常获取。这也是很多大型互联网公司淡定自若的开源他们的人工智能算法的缘由,算法易得,数据难求。

缺少样本数据,无法通过数据训练出更懂用户的智能模型,那么缺乏数据积累的团队,怎么打造初级水平的智能决策服务呢?

  • 智能决策服务总体架构图
  • 智能决策服务技术架构图
  • Drools 是什么
  • Spring Boot 集成 Drools
  • Drools 规则模板介绍
  • Drools 动态规则设计
  • Kafka 数据流触发规则匹配
  • 规则匹配成功触发决策行为
  • 智能决策服务总结

适用人群:Java 开发,规则引擎开发,智能决策推荐系统开发

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