悶葫蘆的姐夫、愛發簡訊的青少年，還有凡事不缺的人。
在佳節購物清單裡，總有一個你想要買，或你買不下去的東西。而現在採用 GPU 加速的深度學習讓你購買禮物打包付錢，比開車去商場的時間還要快。
位在聖荷西的新創公司 ebo box 說他們擁有一項學習送禮者和收禮者，再結合收集市場一般消費者喜好的「智慧送禮」技術，讓再難搞的收禮者也能收到他們喜愛的禮物。
搭配深度學習的送禮技術運作方式
在設定好個人資料後，ebo 的送禮人再設定送禮預算和回答一連串關於自己和收禮人的問題，而除了設定收禮人性別、年齡和地址等基本資料，ebo 還會詢問收禮人在戶外活動方面的興趣、收禮人的個性是內向還外向，以及是偏邏輯或創意思考等問題。
接著 ebo 運用深度學習技術來找出使用者喜好和人類購物者不會輕易找到的商品。ebo 還沒有自己的使用者資料，而是使用擁有2100萬筆問卷受訪者的匿名資料庫來訓練神經網路，資料庫裡有著受訪者喜愛的產品和品牌、個人興趣及喜愛的顏色等資料。
「人工智慧能夠找出人類無法發現的關聯性。」ebo 創辦人暨執行長 Marwan Sledge 說。Sledge 說他的演算法能找出不易發掘的關聯性，像是喝某一種汽水、喜歡綠色又愛健行的人，購買特定品牌智慧型手機的比例會高出 52%。
需要用到 GPU 來進行深度學習
Sledge 說想在海量資料裡找出這般的關聯性，得用上極為吃重的運算能力，而隨著更多人作答問卷，他們會定期重新訓練神經網路，以反映出新加入的資料。等到 ebo 有了自己的用戶，會逐漸淘汰問卷資料，按照他們輸入的資料和收禮人對禮品的喜愛程度，再次訓練自家的神經網路。
「那正是我們開始採用 NVIDIA GPU 和深度學習的原因。」他說。該公司使用 NVIDIA GPUs 和 CUDA，將原本四到五天的運算天數減少到一天，未來還有機會縮短到幾小時便能完成。
ebo 日前加入我們的 Inception 計劃，NVIDIA 支持在人工智慧和資料科學領域有突破性發展的新創公司，協助他們創新和成長。
催生出深度學習送禮技術的原因
Sledge 表示他本人有著送禮障礙，因而誕生出 ebo 這家公司。
「我不知道該怎麼挑選禮品，也覺得禮品卡這招太無趣。」他說。Sledge 在進行市調後，發現很多人都對此苦惱不已。他利用在 Apple 工作的閒暇時間，開始著手研發深度學習「智慧送禮」演算法。
用戶設定每件禮品的預算，最低金額是20美元，那上限呢? 再貴也沒關係。