[快速入门]足球ai模型
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足球ai模型

数数科技研发的游戏行业数据基础设施 ThinkingEngine(简称“TE 系统”),为全球游戏打造一体化AI +数据驱动解决方案,满足游戏企业全品类、全场景、全生命周期的数据需求。TE 系统具备数据分析及可视化、精细化运营、数据开发等多种能力,可帮助游戏企业通过数据驱动增长。

应用场景

客户痛点:

  • 数据孤岛:玩家数据、广告投放数据、广告变现数据、付费数据分散多个平台,无法全局分析;
  • 实时性不足:数据查看不及时,无法快速调整运营策略;如活动上线5分钟内发行付费异常并提醒;
  • 用户流失快,买量成本高,不同渠道行为差异大,难以根据玩家个体差异提供个性化运营策略;
  • 自建技术门槛高:自建平台,成本高、周期长、维护成本高,易用性差;需要6~8人至少1年以上;
  • 分析效率低:多游戏数据割裂,无法快速复用策略;(中大型客户),多包数据分散,效果难汇总;
  • 出海安全合规担忧:游戏数据涉及大量玩家数据,数据安全保障难度大,还需遵守相关法律法规,避免数据滥用和泄露风险(中大型客户)

通过本方案实现的业务效果:

  • 全端数据采集:提供SDK及开发工具,将玩家数据、广告投放变现数据、付费数据通过零代码接入,打通数据孤岛;
  • 实时数据看板:贴合游戏行业的分析模型,玩家付费留存等数据秒级查询,活动效果实时回收,快速调整策略;
  • 自动化运营:基于用户画像做个性化运营策略;
  • 全球化适配:多时区和多汇率,响应业务需求;
  • 零代码策略复用:提供模板中心、资产箱等将业务经验复制到其他项目中,提升效率;
  • 便捷的数据开发平台套件:与自建平台做深度融合,灵活的工作流进行数据深加工,提供便捷的接口将数据应用于AI训练;
  • 数据安全与保障:通过SDK采集管理、 数据加密 、访问控制机制、隐私协议,集群部署等方面,满足GDPR等合规要求,帮助顺利出海

方案架构

业务架构图

图1 业务架构图

解决方案以华为云为底座,实现数据分析与精细化运营,满足游戏企业全品类、全场景、全生命周期的数据需求,利用User&Event模型,结合数数全端SDK,进行用户行为数据采集,通过分析从而为产品增长提供数据支撑,更高效快速灵活的调整运营策略进行产品干预,增强客户黏性,帮助进行游戏运营,实现新增获客、留存运营、付费调优、活动运营、流失召回多场景驱动业务闭环。

部署架构图

图2 部署架构图
  • 通过 云数据库 RDS for MySQL实现业务元数据读写,用户无需购买 云服务器 ,结合智能运维工具,运维效率提升20%,DBA成本降低10%
  • 通过 云容器引擎 CCE实现容器应用从部署、运行到监控和运维的全生命周期管理,自动 弹性伸缩 策略应对业务高峰期流量波动
  • 通过 Web应用防火墙 WAF保护用户数据隐私安全、Web业务安全,支持弹性扩容应对流量高峰,避免过度购买资源,降低安全成本
  • 对象存储OBS 只需按照实际存储的数据量付费,无需投入购买硬件存储设备,丰富的 数据管理 功能可灵活地管理数据,提升数据管理效率20%

方案优势

  • 全端数据采集:提供零代码快速集成SDK及开发工具,打通多个平台数据,全局数据洞察;
  • 实时数据看板:预制多种模型,支持多维度用户行为分析,如DAU、留存、转化;
  • 三方数据打通:产品级接入第三方数据,可以基于广告投放及用户后续行为情况,优化广告投放策略;
  • 自动化运营:基于用户画像做个性化运营策略;数据安全与保障,通过SDK采集管理、数据加密、访问控制机制、隐私协议,集群部署等方面,满足GDPR等合规要求,帮助顺利出海

足球ai模型常见问题

更多常见问题 >>
  • 模型转换,即将开源框架的网络模型(如Caffe、TensorFlow等),通过ATC(Ascend Tensor Compiler)模型转换工具,将其转换成昇腾AI处理器支持的离线模型。

  • 盘古大模型致力于深耕行业,打造金融、政务、制造、矿山、气象、铁路等领域行业大模型和能力集,将行业知识know-how与大模型能力相结合,重塑千行百业,成为各组织、企业、个人的专家助手。

  • AI一站式开发平台ModelArts横空出世,零基础AI开发人员的福音。学习本课程,带你了解AI模型训练,不会编程、不会算法、不会高数,一样可以构建出自己专属的AI模型。

  • 近年来越来越多的行业采用AI技术提升效率、降低成本,然而AI落地的过程确并不容易,AI在具体与业务结合时常常依赖于业务数据的采集、处理、模型训练、调优、编排、部署和运维等很多环节。华为云ModelArts是全流程AI开发平台,包含了AI应用的开发、部署和分享交易,通过解决AI开发各个环节所遇到的核心问题,ModelArts有效解决了AI落地难的问题,将极大促进AI技术的普惠。本议题将分享ModelArts的主要关键技术和应用案例。

  • ModelArts是一个一站式的开发平台,能够支撑开发者从数据到AI应用的全流程开发过程。包含数据处理、模型训练、模型管理、模型部署等操作,并且提供AI Gallery功能,能够在市场内与其他开发者分享模型。

  • 随着边缘设备数量指数级增长,以及设备性能的提升,数据量爆发式增长,数据规模已由原来的EB级扩展到ZB级。数据回传中心云处理成本太高,边缘计算的价值已经被证明。数据在哪,计算就应在哪,人工智能正逐步向边缘迁移,将云上AI能力下沉到边缘节点,做到本地处理,打通AI的最后一公里。虽然边缘AI技术的相关研究和应用都有着显著的进展,然而在成本、性能、安全方面仍有诸多挑战: