热门好课推荐
猜你喜欢
相关培训 相关博客
  • 如今,人工智能技术已经成为国家战略,无人超市、人脸识别、自动驾驶、智能家居等“黑科技”正逐渐成为现实。像云计算、大数据、深度学习、算法、语音识别、技术机器人技术等作为人工智能的技术储备,都离不开Python、Java、C++等编程语言的支撑。而当下热门的Python被认为是现阶段人工智能技术的首选编程语言。因此想入门人工智能领域,需要从Python入手(下图来自拉勾网2019年8月8日数据)...
    2019-08-19 17:56:03
    阅读量:1612
    评论:1
  • 数据挖掘和大数据可以做什么?简而言之,它们赋予我们预测能力。我们的生活已经数字化了我们每天所做的许多事情都可以记录下来。每张信用卡交易都是数字化和可追溯的。我们的公众形象一直受到许多中央电视台在城市各个角落的监控;对于企业而言,大多数财务和运营数据都保存在某些类型的ERP中;随着可穿戴设备的兴起,每一次心跳和呼吸都被数字化并保存为可用数据。正当我们的大部分生活被数字化时,计算...
    2019-03-29 09:30:56
    阅读量:400
    评论:0
  • 8月11日,「AI+Cloud赋能行业新未来」为主题的NIUDAY成都站中,Camera360数据部门技术总监龚俊衡为大家带来了关于「大数据与机器学习平台话建设」的分享,龚老师有超过12年的研发经验和拥有4年相关大数据架构师的经验。  本文是对分享内容的实录整理。    今天分享的主要是我们在大数据和机器学习方面的积累。从一开始到最后,基于我们自己面临...
    2019-02-09 12:36:52
    阅读量:620
    评论:0
  • 张长水:大数据时代的机器学习 VS 传统机器学习从机器学习角度看,“大数据”指的是数据量大,数据本身不够精确,数据混杂,数据自然产生。机器学习对大数据的处理的两个挑战:数据量大导致计算困难分布在不同服务器上的数据存在一定联系,这些数据基本上不满足“独立同分布”假设,传统的模型和算法很难适应。大数据时代给机器学习带来新的机遇:在某些应用条件下,高维空间中的局部数据变得稠密。这个现象可以为分类器的设计提供更丰富的信息。甚至使分类器在性能上接近理论极限性能。大数据使样本空间原本“空旷”的区域出现样本,
    2014-07-24 16:04:01
    阅读量:2253
    评论:0
  • 机器学习必须需要大量数据?小数据集也能有大价值! https://mp.weixin.qq.com/s/xGnDcRtKKt4FyVRAMPSqYA      【导读】数据不够大,就不能玩深度学习?长期存在的一大挑战就是:只有极少数情况下有足够的数据进行深度学习。本文作者提出了一些比较实用的方法,从简单的经典机器学习建模方法开始着手解决这个问题,以应对文本数据量不够大的情况...
    2018-11-19 10:39:12
    阅读量:4166
    评论:1
  • 平台研究类数据计算平台搭建,基础算法实现,当然,要求支持大样本量、高维度数据,所以可能还需要底层开发、并行计算、分布式计算等方面的知识;算法研究类文本挖掘,如领域知识图谱构建、垃圾短信过滤等;推荐,广告推荐、APP推荐、题目推荐、新闻推荐等;排序,搜索结果排序、广告排序等;广告投放效果分析;互联网信用评价;图像识别、理解。数据挖掘类商业智能,如统计报表;用户体验分析
    2016-11-16 16:19:35
    阅读量:3493
    评论:1
  • 【大数据时代】机器学习如何改变大数据管理如今,企业在如何克服商业挑战方面很少根本性的改变,机器学习在市场中的应用也是如此。各种类型企业都希望利用机器学习来降低成本,希望获得更好的成果。这种机器学习的广泛采用有一些后果,大数据的应用并不是一件容易的事情,当企业的数据管理系统随着快速发展的算法而不断更新时,企业目前面临着严峻的挑战。  那么机器学习究竟如何促进大数据管理的革命,以及今天最聪明的公
    2017-12-19 00:00:00
    阅读量:1582
    评论:0
  • 在机器学习任务中,我们经常会遇到这种困扰:数据不平衡问题。      数据不平衡问题主要存在于有监督机器学习任务中。当遇到不平衡数据时,以总体分类准确率为学习目标的传统分类算法会过多地关注多数类,从而使得少数类样本的分类性能下降。绝大多数常见的机器学习算法对于不平衡数据集都不能很好地工作。      本文介绍几种有效的解决数据不平衡情况下有效训练有监督算法的思路:1、重新采样训练集
    2017-06-09 19:37:12
    阅读量:31689
    评论:39
  • 今天看了微软亚洲研究院首席科学家刘铁岩博士分享的关于机器学习的六个挑战及解决思路的视频,做了如下总结。     1. 六个挑战     2. 解决方案          1. 六个挑战         2. 解决方案2.1 对偶学习     对偶学习是为了解决没有标注数据的问题,主要是利用了问题的双向性和强化学习来解决。2.2
    2016-12-29 10:11:23
    阅读量:1958
    评论:0
  • 公司的数据尚未准备好用于机器学习有五个常见原因。 1.数据无法访问显而易见的是,您需要实际拥有数据才能进行机器学习,但有些公司正面临着这个最初的障碍。他们知道他们想要解决的问题,但他们没有实际帮助他们解决问题的数据。一旦确定了要自动化的任务,首先要问自己的问题是数据是否存在于您的模型或自动化过程中。一个好的数据策略应该从数据清单开始。将其视为机器学习的原材料。如果您没有内部数据,则...
    2018-08-03 09:43:44
    阅读量:1431
    评论:0
  • 要实现高效的大数据机器学习,需要构建一个能同时支持机器学习算法设计和大规模数据处理的一体化大数据机器学习系统。研究设计高效、可扩展且易于使用的大数据机器学习系统面临诸多技术挑战。近年来,大数据浪潮的兴起,推动了大数据机器学习的迅猛发展,使大数据机器学习系统成为大数据领域的一个热点研究问题。介绍了国内外大数据机器学习系统的基本概念、基本研究问题、技术特征、系统分类以及典型系统;在此基础上,进一步介绍
    2015-10-06 14:35:45
    阅读量:4912
    评论:0