零售业在利用大数据和人工智能的力量推动客户参与方面一直处于领先地位。通过分析客户数据和购买行为，零售公司可以利用最新的机器学习技术来加深客户的洞察力，并提供定制的购物体验，从而吸引各个渠道的客户。Spark+AI峰会已经成为热衷于大规模构建人工智能应用的组织的聚会场所，来自世界各地的数据科学家和工程师将齐聚一堂，进行为期三天的集思广益和最佳实践分享。今年的峰会定于4月23日至25日在旧金山举行，继续沿着增长和创新的道路前进，特别是对零售、消费包装商品（CPG）和电子商务公司而言，与行业领袖进行技术会谈，如山姆俱乐部、CarMax、Nike、Zalando、Altria等。我们还将在峰会上举办零售网络午宴，由凯捷、星巴克和其他行业领袖进行会谈。在本博客中，我们将重点介绍几位领先的零售行业主持人，以及您可以从他们的演讲中期待什么。Spark+AI峰会零售环节使用Azure数据库构建企业数据平台，以在Sam's Club实现大规模的机器学习和数据科学Sam'sClub将ApacheSparktm用于一系列用例，从欺诈检测到产品推荐。了解Azure Databricks如何帮助Sam's Club的数据科学家、工程师和业务用户更轻松地处理他们的数据，以交付推动客户参与和保持的用例。使用ML、apachespark和Azure数据库创建全渠道客户体验CarMax的一项关键举措是利用机器学习来推动全渠道体验，目标是在网上和任何地方创造个性化的客户体验。看看CarMax是如何采用apachespark和Azure Databricks来统一其数据科学和工程团队，使他们能够利用机器学习来增强推荐、批处理和实时算法。使耐克的数据科学家能够将他们的模型推向市场消除摩擦和自动化困难，是使数据科学家能够更快地将模型投入生产的关键。加入Nike数据科学家，他们将讨论如何在企业环境中实现机器学习管道（和依赖关系解析）的自动化，在处理时监控和报警模型，自动化A/B测试，以及Databricks统一分析平台是如何实现这一切的。具有Databricks Delta和结构化流媒体的100个团队规模的连续应用程序在零售业，实时处理和分析批量数据和新数据流是最重要的。本次演讲的重点是Zalando寻求完全的数据驱动，使用AI来做出快速、准确的决策，以及Databricks和Delta表如何使他们的团队能够大规模地构建连续的应用程序。简化星巴克快速图像分类的分布式张量流训练深度学习（Deep learning）正席卷机器学习领域，为从先前无法使用的信息（如图像和语言）中收集见解创造了新的机会。StarbuckTalk公司将通过图像分析系统（StarbuckTalk）来执行这项培训。这将与MLflow结合，展示数据科学生命周期以及Databricks+MLflow如何简化它。创建360度客户视角之旅：利用数据湖和数据链实施大数据战略在保持利润的同时扩大规模的需求至关重要，而推动销售和收入的增长需要在每次互动中与客户进行更个性化的互动。Altria和CapGemini的这篇演讲回顾了他们从遗留数据基础设施（Teradata）、独立的数据系统和最少的资源到当前状态的过程，包括Azure data Lake、Azure Databricks、Azure data factory等等。下一步是什么使用折扣代码SummitGuide注册Spark+AI峰会可享受15%的折扣。一定要在零售、CPG和电子商务网络活动中预留位置。阅读Spark+AI峰会的所有指南Spark+AI峰会主题指南Spark+AI峰会数据科学、Python和高级分析讲座指南在Spark+AI峰会上，开发者、深度探索和连续流媒体应用程序讲座指南Spark+AI峰会数据工程讲座指南在Spark+AI峰会上，人工智能、机器学习和深度学习讲座指南 免费试用Databricks。今天就开始吧