采集自动组合(采集自动组合规则都是机器自动生成的，无需人工规则解析)

　　采集自动组合(采集自动组合规则都是机器自动生成的，无需人工规则解析)

　　采集自动组合规则都是机器自动生成的，无需人工规则解析规则编写问题，达到人机协同的目的工作流程和结构人可以随意调整，过程不依赖专门开发人员，是整个项目的工作思路和工作流程由团队来决定自动组合规则识别性非常高，没有预先定义的特征。比如一个求差异值的规则，不仅局限于一个函数，可以使用数组，树，集合等数据结构。从效率上来讲，即使人工解析了，但是下发到机器上，因为机器计算力的局限性，仍然不能解析机器自己的逻辑。

　　当人工流程已经无法满足日益增长的业务需求的时候，机器学习将会成为重要的手段；例如：需要基于ctr预估的机器学习服务，如阿里的elasticdata，今年7月已经上线数据机器学习平台ctrx，使用机器学习服务，

　　我觉得商业公司开发gl是完全可以的，毕竟现在数据源非常有限，一个规则可以从多家获取数据。数据规则深度比较厉害的话，

　　其实现在对于这类的问题，最好的是通过舆情监控，预警解决基础数据的短缺问题，同时也对于各类规则的积累是非常必要的。当然对于自动变规的部分，大数据才是刚刚开始。

　　现在各种机器学习、人工智能都是比较火的新兴的技术。对于生活和工作确实有帮助。从实际的业务来看，如果这个公司真正需要机器学习、自动变规的服务，那么主要可以从一下三个方面来理解：1.明确公司的真正业务场景，选择机器学习、人工智能方向对于很多公司来说，的确是很麻烦的，为什么呢？因为每个产品定位不同、创新点不同、竞争的要求不同，每个公司对于机器学习、人工智能方向的运用，关注点都不一样。

　　因此，通过公司产品和业务来验证公司需要与否是否应该通过机器学习和人工智能服务来加强竞争优势，是一个好的方法。2.确定好业务场景后，通过机器学习、人工智能方向来加强竞争优势既然机器学习方向一定有机器学习、人工智能服务能够支持，而且满足具体业务场景，那么我们肯定可以根据机器学习、人工智能的核心要点需求进行定制化开发。

　　在这个行业还没有规范和完善的时候，想要满足更多产品和业务的需求，通过定制化开发，把通用的机器学习、人工智能服务覆盖到各行各业的客户需求中。比如使用机器学习的话，可以把它定义为很复杂的数据特征工程，建立起特征工程的系统化、平台化框架。同时定制化的需求有很多很多。大家也可以把这个看作是业务扩展，它不仅仅是数据检索、聚类分析。

　　而是用机器学习的方法解决很多互联网产品上的痛点。3.选择最合适的机器学习、人工智能方向目前很多公司在上中台的。