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把數據轉化成有效的信息，進而解決各行各業的痛點，輔助其做決策；通過智能分析對有用、無用信息進行篩選，區別處理、壓縮和傳輸。
客戶痛點：
1. 系統方面——工業界需要什么樣的機器學習系統？如何獲得？模型、特征方面——模型和特征在機器學習工業應用中的角色如何優化？
2. 建模維度方面——如何看待機器學習寬與深的大戰？如何做到寬與深的結合？（DNN、DSN等前沿技術應用案例及效果）
3. 實施上線方面——機器學習系統如何上線？如何運用監督學習、強化學習等技術解決上線問題？如何把復雜目標拆解為單一目標，逐個優化？