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12个关键词,告诉你到底什么是机器学习
随着人工智能(AI)技术对各行各业有越来越深入的影响,我们也更多地在新闻或报告中听到“机器学习”、“深度学习”、“增强学习”、“神经网络”等词汇,对于非专业人士来说略为玄幻。这篇文章为读者梳理了包括这些在内的12个关键词,希望帮助读者更清晰地理解,这项人工智能技术的内涵和潜能。
star2017
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1年前
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这些折磨人的图表,你肯定有见过!说不定也做过!
用图表好好说话,不要再去折磨你的受众了!
star2017
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1年前
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10个预训练模型开始你的深度学习(计算机视觉部分)
对于希望学习算法或尝试现有框架的人来说,预训练的模型是一个很好的帮助。由于时间限制或计算资源的限制,不可能总是从头构建模型,这就是为什么存在预训练模型!
star2017
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1年前
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大数据VS大拥堵:大数据治理交通
如今交通拥堵随处可见,在公路、空中、铁路交通等发生的一系列拥堵不仅会造成时间的浪费、空气的污染,还会使社会发展付出昂贵的代价。
star2017
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1年前
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20万、50万、100万的算法工程师,到底有什么区别?
作者:北冥乘海生 来自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27072134 公元七世纪,在车迟国国家气象局组织的一次求雨活动中,虎力、鹿力、羊力三位大仙成功地祈下甘霖,于水火中救了黎民。老国王虽然不明就里,却从此尊他们为国师,奉道教为圭臬。 本世纪,算法工程师们的境遇也差不多:早些年,信奉糙快猛主义的大佬们觉得他们饱食终日、无所用心,…
star2017
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1年前
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在线教育保持增长的数据分析
疫情之下,在线教育需要时刻思考这些问题:怎么拉新,如何变现?如何留存,保持增长的密钥是什么?
star2017
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1年前
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如何通过数据利用好消息推送这把双刃剑?
推送消息、app内的消息、短信推送等越来越多地被使用,什么时间?推送给哪些人?推送什么内容?作为运营者,需要运营人员运用智慧来使用消息推送,对用户进行精细化推送,避免“消息推送”重走“垃圾邮件”的老路。
star2017
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1年前
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基于机器学习的高价值用户自动发现
猎聘每天有数万新用户注册。但是,其中有的用户只是填写了少量的职业信息,即名片信息,而并未完成整个简历的填写。
star2017
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1年前
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大数据服务还是那个大数据服务吗?
目前“人工智能”无疑是最流行的词之一,“大数据”是自2012年以来的流行词之一,现在大大小小的企业服务、论坛上都充斥着有关大数据、人工智能的内容,那么人工智能+大数据的生态模式究竟是怎样的?
star2017
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1年前
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关于推荐算法的一些思考
最近做了一个交叉销售的项目,梳理了一些关键点,分享出来希望对大家有所启发
star2017
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1年前
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企业BI分析需求有那么多,该如何下手?
企业要规划一个BI项目,但是不知道从哪里下手
star2017
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1年前
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TensorFlow为你揭开深度学习隐藏层的神秘面纱?
为计算机构建一个复杂的神经网络是人工智能的关键,但人脑的这一活动却被「隐藏层」笼罩在神秘的面纱中。谷歌的开源人工智能项目 Tensor Flow 最近创造了一个神经网络游乐场,其目的是通过让用户与隐藏层互动和实验的方式除去这个隐藏层的神秘面纱。
star2017
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1年前
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DT时代,如何进行大规模信息分析?
大规模数据分析的难点并不在于技术的实现,无论 IT技术还是分析技术,这种分析方法的难点在于方案的构思
star2017
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1年前
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如何挖掘数据中的价值?让它变更成真金白银?
如何挖掘数据中的价值?让它变更成真金白银?
star2017
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1年前
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数据分析师也有帮派!四大门派鼎足,入行千万别走错路
我身边很多想要入门数据分析或者要转行的,往往对自己的职业规划一无所知,十分迷茫,经常来问我该怎么办?
star2017
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1年前
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49例大数据基础术语,一起来学习吧!
DMP?DSP?SaaS?Paas?HaaS?我天这是说的什么?以下为您带来49例大数据基础术语,一起来学习吧!
star2017
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1年前
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Gartner发布2020年数据与分析领域十大技术趋势
近日,国际信息技术研究和顾问机构Gartner发布数据与分析领域的十大技术趋势,以提醒业界来提高数据处理和访问的速度,扩大分析规模以应对多变的市场环境。
star2017
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1年前
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寻找创业方向时,如何零成本用大数据获悉市场行情?
当我们想要创业却对市场行情不甚了解,该如何迅速了解市场行情,以便我们能更好的切入市场?本文作者介绍了一种零成本用大数据获悉市场行情的方法,对你想要了解市场行情非常有帮助。
star2017
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1年前
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冷静看待人工智能,企业如何从人工智能产业中受益?
人工智能是个几乎万能的工具,关键是你能不能熟悉运用它的技巧,为它找到在你的领域里的运用空间。
star2017
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1年前
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大数据漫谈(三)——数据技术
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。
star2017
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1年前
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