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  • 信息的价值有哪些
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    2016-04-02 11:04:13
    一般的移动社交网络可以认为是由人和内容组成的一个双模网络,在添加位置信息,或者对内容的类型进行细分之后,可以演变成多模复杂网络。信息内容在社交网络中具有相当重要的地位,因为从本质上讲,社交的目的应该是信息的交换。信息、观念和看法的改变是相对较快的,信息内容和社交结构最终构成一个双重反馈回路,社交结构影响信息扩散,而信息则影响社会结构的变化。
    
    如何看待社交网络中信息内容的价值呢?本着面向对象的思想,在这个双模网络中有两类节点:信息内容和人。 人和信息之间的关系是双向的, 因而可以从三个方面评估信息内容的价值:信息对人的影响Ve,人对信息的评价反馈Vf,信息内容本体Vs。
    

    1) 信息对人的影响

    根据社交网络中信息内容和我之间的关系,可以分为以下多个维度:
    相关性(Relevance):
    我是否关心?这条内容与我什么关系呢?

    显著性(slinky):
    这是相关性在时间维度上的体现,表明我现在或在未来一段时间内释放是否关心改内容?

    共鸣性(Resonance):
    信息的内容和我所相信的内容是否一致?

    严重性(severity):
    信息的内容有多好或有多坏?

    紧迫性(immediacy):
    看到这个信息内容是否需要马上行动?与严重性一起,表示看到信息内容后不作出任何行动的后果。

    确定性(certainty):
    这个信息内容的效果是否会导致某种痛苦或快乐?或者这种概率非常小?

    信源(source):
    信息内容来自那里?我是否信任发出信息的人?这是否曾被人吗所验证?

    娱乐性(entertainment):
    信息的内容是否好玩?是否耐读?

    姑且如此吧,目前,还没有想到更多的维度。如果可以对一条内容的每个维度给予赋值,并且给出权重,那么

    信息内容对人影响的价值评估Ve:

    Ve = a0*Releavance+a1*Slinky +a2*Resonance+
    a3*Severity+a4*imediacy+a5*Certaincy +
    a6* source+ a7*Entertainment

    且 a0+a1+a2+a3+a4+a5+a6+a7=1

    2)人对信息的评价反馈

    这里主要指多人对信息的统计量,可以分为以下几个维度:
    态度(Attitudes):
    对改信息的点赞,拍砖之类的总数,是轻交互。

    评论(Comments):
    对该信息参与程度,还可以对评论的价值,评论的来源等参数进行细化,评论也是一条信息,相当于在一定上下文条件下的递归。

    传播(Forwards):
    例如转发的数量,覆盖的范围等等。

    人对信息内容反馈的价值评估Vf:
    Vf = b0*Attitudes + b1 * Comments + b2 * Forwards

    3)信息内容自身

    信息容量(capacity):
    这是信息内容自身的属性,指内容的大小

    信息内容的表达形式(format)
    内容的呈现形式,文字,语音,图片,视频拥有不同的权重。

    信息内容自身属性的价值评估Vs:
    Vs = c0 * Capacity + c1 * Format

    同样使用线性模型,那么信息内容的价值

    Vm = m1*Ve + m2*Vf +m3*Vs

    对不同的社交网络,信息的某些维度可能难于计算,而且涉及到时序分析,但是自己总算有了一个信息内容评估的标准,尽管粗糙,但是在一定程度上可以实现对内容价值的感知。

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  • 数据可视化热潮势不可挡

    说起可视化,那我们先来看看百度官方回答,再来谈谈我的看法。

    百度官方回答:

    可视化(Visualization)是利用计算机图形学和图像处理技术,将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来,并进行交互处理的理论、方法和技术。它涉及到计算机图形学、图像处理、计算机视觉等多个领域,成为研究数据表示、数据处理、决策分析等一系列问题的综合技术。目前正在飞速发展的虚拟现实技术也是以图形图像的可视化技术为依托的。

    应用领域

    可视化最早运用于计算机科学中,并形成了可视化技术的一个重要分支——科学计算可视化(Visualization in Scientific Computing)。科学计算可视化能够把科学数据,包括测量获得的数值、图像或是计算中涉及、产生的数字信息变为直观的、以图形图像信息表示的、随时间和空间变化的物理现象或物理量呈现在研究者面前,使他们能够观察、模拟和计算。

    上面是百度百科对可视化的官方解释了,比较抽象,这里,我具象地举几个例子,来帮助大家深入理解。

    相信Excel都用过,里面的一些折线图、饼状图、柱状图等,把数据以图表的形式直观地展现出来,帮助大家更好地理解数据的含义,并作出下一步的决策,这就是可视化。

    例如下面这个图表,就是最简单的数据可视化。

    但数据可视化比你所想象的更具创意并且丰富多彩,从业务仪表板、公共健康可视化到流行文化趋势分析,数据可视化涵盖了广泛多样的应用情景。要制作精美优质的数据可视化,除了需要出色的分析能力之外,还需要具备设计图形和讲述故事的技能。

    我们先来浏览历史上一些著名的示例:

    克里米亚战争中的死亡原因

    可视化作者:Florence Nightingale

    在 19 世纪 50 年代的克里米亚战争期间,士兵的死亡率很高并且在不断上升。但造成死亡的原因并不仅仅是战斗。护士、分析师兼数据专家 Florence Nightingale 利用这个精美的数据可视化,揭示出大多数死亡实际上是由槽糕的医疗措施造成的。螺旋图表中的阴影部分表示死亡总数,其中深色部分表示因战斗造成的死亡人数。人们能够一目了然地看出问题的背后另有原因,而且影响非常严重。Nightingale 的医疗专业知识和医护实践经验让她发现,士兵死亡大部分源于恶劣的医疗条件。这一原因令人惊讶,但可加以预防措施。

    这项研究是英国皇家专门调查委员会对克里米亚战争中士兵死亡原因调查的一部分。Nightingale 与维多利亚时代的统计学先驱 William Farr 一起工作,后者并不支持采用可视化的想法,但 Nightingale 坚持自己的意见并积极推广这一现在已经非常著名的可视化。

    可见,可视化有多个优势:

    • 有效呈现重要特征
    • 揭示客观规律
    • 辅助理解事物概念和过程
    • 对模拟和测量进行质量监控
    • 提高科研开发效率
    • 促进沟通交流和合作

    信息化时代,云和端的联系日益紧密,涵盖业务、系统、应用等各种维度的海量数据,每时每刻都在产生。而面对源源不断的数据,如何有效地表达与传递数据背后的价值,是企业作出更精准分析决策的关键!

    相信,简单的可视化大家都经常在使用,但如果想要得到比较高阶的可视化图表,那就要借助一些其他的工具。例如,程序员们最爱的Python爬数据,虽然更高级,但是上手难,成本较高,而且,后期维护时间成本高,可能花费较多时间与开发人员沟通,既费时又费力,所以对于可视化小白来说,既费时又费力!


    目前,除了这些编程软件,也有许多简单易上手的可视化工具,做出来的可视化效果图也很不错,甚至比 Python 做出来都要炫酷。

    废话不多说,可以先看看效果展示: 

    (数字孪生-智慧社区)

     

     (数字孪生-智慧运维,量子传输)

     

    数据可视化,最常见的莫过于各类条形图、折线图、饼图、雷达图等可由软件直接生成的图像,然而,这些图像局限于对特定数据的表达。复杂的应用场景也不断涌现,单纯的二维数据可视化不再满足物理世界的构建,基于地理环境信息的三维时空信息可视化场景及其真实感、实时性、动态交互一再被提及,三维可视化引擎逐渐走入人们视野,数字孪生可视化对地理空间数据、社会网络关系等多维数据进行可视化成像,被广泛利用。

    基于数字孪生实时渲染技术,跨系统、业务、格式,实现场景可看、可控、可交互、可预测,集成行业AI、用户行为标签、BI、物联网能力,助力行业互联网+,节省数据管理成本,提高场景管理效率,便于用户科学决策。

    易知微深耕数据可视化领域,拥有较完备的可视化产品体系和项目交付能力,产品紧密结合用户需求,形成了一系列行业可视化决策产品,现已广泛应用于智慧楼宇、智慧园区、智慧城市、数字政府、数字乡村、智慧文旅、工业互联网等众多行业领域。

    我们以自主研发的 EasyV 数字孪生可视化搭建平台为核心,结合 WebGL、3D游戏引擎、GIS、BIM、CIM 等前沿技术,已协同多个行业的生态伙伴,围绕着数字孪生技术、数字驾驶舱和行业应用,有效帮助客户快速实现数字化管理,加速数字化转型。

    比如

    1、智慧运维

    量子通信是指利用量子纠缠效应进行信息传递的一种新型通讯方式。量子传输数字孪生场景旨在整合基于建筑空间和位置信息的时空大数据平台,将量子城域网做到可视、可管、可控.

     

     (数字孪生-智慧运维,量子传输)

    2、智慧社区

    智慧社区项目借助地理信息技术、三维虚拟化等高科技手段,通过 1:1 高精度还原社区楼宇、交通道路等情况,集楼宇各楼层、室内室外一体化的二三维模型为一体,分别从智慧运维、智慧交通、数字生活三大维度的场景展示,将社区核心运行系统的各项关键数据进行综合展现与实时监管。

    例如,大屏端和 APP 端互相连接,即可实时查看和控制智能家居的运行情况;支持安防事件预测预警,实时调度;交通出行一网感知,可视化呈现社区周边的公共交通分布、停车场位置和出入口等情况,极大地提高社区运行效能,为居民生活出行提供安全保障和优质服务。

    同时,通过智慧社区与医疗大数据平台的打通接入,可以对疫情状况进行检测。利用实时大数据和 AI 位置智能技术追溯人员历史轨迹,可以实现寻找密切接触者、辅助分析病毒传播动力学模型等功能。

     

    (数字孪生-智慧社区)

    低代码低成本,可视化小白都能简单上手,如果你是设计师、业务人员、运营人员等,不用复杂的代码即可体验可视化应用,降本提效!

    1.纯界面化操作:纯界面化工作台,拖拽即可完成配置,零代码就能轻松搭建可视化应用。

    2.丰富的组件模板:预置多元可视化组件,多风格主题一键切换,且提供丰富成品模板。

    3.多形态交互:支持常用数据联动、事件交互可配置移动端操控界面,扫码控制 。

    4.多数据源支持:支持实时数据接入,可对接常见数据库、API、静态数据,可完成在线数据格式转换。

    5.轻量易部署:轻量级系统架构,单机短时间内即可完成应用部署 。

    6.自定义组件开发:含自定义组件开发平台及规范,满足个性化展示场景,开发成本低。

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    智慧社区案例 :

    数字孪生智慧社区|可视“管家”上线,乐享品质生活易知微VED开年分享,文末有干货~https://mp.weixin.qq.com/s/ZaX6zCEEVYhZt_pBzWe2BQ

    城市防汛案例:

    易知微VED分享|智慧水利大脑,打造城市“健康血脉”https://mp.weixin.qq.com/s/_VvnSkjm9EKWGBEL0dp_Dw

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  • 导读:数据中台什么用?本文带你细数它的业务价值与技术价值。作者:付登坡 江敏 任寅姿 孙少忆 等来源:大数据DT(ID:hzdashuju)01 业务价值:从洞察走向赋能业务创新,形成...

    导读:数据中台有什么用?本文带你细数它的业务价值与技术价值。

    作者:付登坡 江敏 任寅姿 孙少忆 等

    来源:大数据DT(ID:hzdashuju)

    01 业务价值:从洞察走向赋能业务创新,形成核心壁垒

    在以客户为中心的时代,数据中台对数字化转型具有重要作用,以数据中台为基础的数据系统将位于企业应用的核心,通过数据从企业降本增效、精细化经营等方面为企业带来巨大收益。具体来说,笔者们认为包含以下三个层面:

    1. 以客户为中心,用洞察驱动企业稳健行动

    在以客户为中心的时代,客户的观念和行为正在从根本上改变企业的经营方式以及企业与客户的互动方式。

    数据中台建设的核心目标就是以客户为中心的持续规模化创新,而数据中台的出现,将会极大提升数据的应用能力,将海量数据转化为高质量数据资产,为企业提供更深层的客户洞察,从而为客户提供更具个性化和智能化的产品和服务。

    譬如,数据中台能够汇聚全渠道的数据,在标签管理、营销圈人、效果分析等应用上实现全域的闭环,优化对客户全生命周期的理解。此外,以数据中台为基础,通过数据化运营提升客户留存、复购和忠诚度,也得到诸多企业的认可。 

    2. 以数据为基础,支持大规模商业模式创新

    只有依托数据和算法,将由海量数据提炼的洞察转化为行动,才能推动大规模的商业创新。数据中台在通过算法将洞察直接转化为行动、实现大规模商业创新方面的能力,令人瞩目。

    另一方面,数据无法被业务用起来的一个原因是数据没办法变得可阅读、易理解。

    信息技术人员不够懂业务,而业务人员不够懂数据,导致数据应用到业务变得很困难,数据中台需要考虑将信息技术人员与业务人员之间的障碍打破,信息技术人员将数据变成业务人员可阅读、易理解的内容,业务人员看到内容后能够很快结合到业务中去,这样才能更好地支撑商业模式的创新。

    此外,数据中台提供标准的数据访问能力,简化集成复杂性、促进互操作性等特性也非常受企业CIO们的青睐。同时,在快速构建服务能力、加快商业创新、提升业务适配等方面,数据中台也将会发挥重要的作用。 

    3. 盘活全量数据,构筑坚实壁垒以持续领先

    在以客户为中心的时代,只有赢得客户的企业才能在竞争中保持优势。企业能否真正做到“客户至上”,并不断提高对客户的快速响应力来满足客户的需求,甚至引领市场潮流,持续推进规模化创新,终将决定企业能否在充满挑战和机遇的市场上发展壮大,长久保持生命力与竞争力。

    面对纷繁复杂而又分散割裂的海量数据,数据中台的突出优势在于,能充分利用内外部数据,打破数据孤岛的现状,打造持续增值的数据资产,在此基础上,能够降低使用数据服务的门槛,繁荣数据服务的生态,实现数据“越用越多”的价值闭环,牢牢抓住客户,确保竞争优势。

    02 技术价值:能力多、成本低、应用广

    数字化转型的需求必将催生多元化的数据场景,而多元化的数据场景将会带来以下技术需求,企业数据中台建设势在必行。

    1. 应对多数据处理的需求

    针对不同的数据应用场景,需要能够快速应对多数据处理需求,比如:

    • 要保持原来的报表需求,仍需要保持批量离线计算的能力(Hadoop、Oracle RAC);

    • 针对准实时的指标统计和实时推荐,需要实时流式计算的能力(Storm、Spark Streaming、Flink);

    • 针对决策类业务如海量人群的圈人需求和ad-hoc需求,需要即席计算能力(Greenplum、Elasticsearch、Impala);

    • 针对高并发业务场景(如用户画像),需要在线计算能力(MySQL、Redis、Oracle)。

    因此,企业需要一个统一的数据中台来满足离线/实时计算需求、各种查询需求(实时查询和ad hoc),同时在将来新数据引擎(更快的计算框架,更快的查询响应)出现时,又不需要重构目前的大数据体系。

    2. 丰富标签数据,降低管理成本

    根据全国信标委大数据标准工作组发布的《数据管理能力成熟度模型》(DCMM),针对数据标准提到的数据分类主要有主数据、参考数据和指标数据,但根据目前真实的数据建设情况来看,需要对一类数据进行定义和分类,譬如标签名为“消费特征”,标签值为“促销敏感”“货比三家”“犹豫不决”。

    数据中台能对这类标签进行快速定义和有效管理。

    3. 数据的价值能体现业务系统效果而不仅是准确度

    过去的数据应用场景主要为报表需求,注重数据的准确性,但在更多数据场景下,特别是对于标签数据的应用,越来越多的数据是需要不断“优化”的,数据本身没有准不准确之分,比如某个会员是属于促销敏感人群,这个数据其实更多的说的是概率。

    4. 支持跨主题域访问数据

    企业早期建设的应用数据层ADS(传统数据仓库ODS/DW/ADS)更多是为某个主题域所服务的,如营销域、人力资源域、风控域,而企业在数据应用的时候往往需要打破各个业务主题,会从业务对象主体出发来考虑数据应用,如人(会员、供应商、渠道、员工)和物(商品、仓库、合同),从全域角度设计完整的面向对象的数据标签体系。

    5. 数据可以快速复用而不仅是复制

    传统的架构中,要将数据应用到业务中,通用的做法都是通过数据同步能力,把计算的结果同步给业务系统,由业务系统自行处理,这会带来一个数据管理问题,即无法获取数据在应用场景中的具体价值和热度,整个数据血缘链路也是割裂的。

    这种方式笔者们认为是复制数据,而不是复用数据。如何快速复用数据,正是可以在数据中台中解决的问题。

    数字化浪潮席卷全球,企业正面临着前所未有的挑战和机遇,必须不断加速数字化转型才能生存和保持领先。数据中台能够帮助企业聚合内外部数据,支撑高效的数据服务,最终提升企业决策水平和业务表现。

    企业期待通过数据中台把原始数据转化为数据资产,快速构建数据服务,使企业可以持续、充分地利用数据,实现数据可见、可用、可运营的目标,以数据来驱动决策和运营,不断深化数字化转型。总结一句话:数据中台是把数据这种生产资料转变为数据生产力的过程。

    关于作者:付登坡(花名:天湛),资深大数据专家,数澜科技联合创始人&地产事业部总经理。有10余年大数据领域从业经验,擅长数据建模、海量数据产品架构设计与实现。原阿里巴巴集团大数据专家,曾在阿里巴巴集团负责消费者数据标签体系、DMP平台等大数据项目设计与实施。

    江敏(花名:江敏),资深大数据专家,数澜科技联合创始人& CTO。有10年大数据平台规划、数据安全交换使用、数据应用场景建设方面的实践经验。曾任职于阿里数据平台事业部、阿里云数据事业部,负责阿里数据能力及平台的行业客户赋能,并打造行业的数据共享交换,是ID-Mapping体系能力构建及服务化的核心参与者、数据交易模式的早期探索者。

    任寅姿(花名:影姿),资深数据产品专家,数澜科技创新事业部总经理。曾任阿里巴巴数据产品专家、数据创新梧桐工作室负责人等。对大数据资产设计、资产服务、资产应用在实践的基础上形成了一套完整的数据标签类目体系方法论,擅长对各种复杂业务场景进行需求拆解、数据抽象和数据应用建模,关注采用大数据方法切实解决场景痛点,提升业务效率。

    孙少忆(花名:守正),资深数字化转型咨询专家,数澜科技战略副总裁。20年企业信息化工作经验,积累了丰富的信息化内部运营、解决方案销售及交付等方面的实践经验。

    本文摘编自《数据中台:让数据用起来》,经出版方授权发布。

    延伸阅读《数据中台:让数据用起来》

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    转载请联系微信:DoctorData

    推荐语:数据中台领域领先企业数澜科技出品,阿里巴巴集团联合创始人推荐!萃取百家头部企业数据中台建设经验,系统总结数据中台建设方法论。

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  • 人工智能什么价值和意义

    千次阅读 2020-11-27 17:36:28
    人工智能什么价值和意义,人工智能(AI)使机器可以从经验中学习,适应新的输入并执行类似人的任务。您今天听到的大多数AI示例-从下象棋的计算机到自动驾驶汽车-都严重依赖于深度学习和自然语言处理。使用这些技术,...

      人工智能有什么价值和意义,人工智能(AI)使机器可以从经验中学习,适应新的输入并执行类似人的任务。您今天听到的大多数AI示例-从下象棋的计算机到自动驾驶汽车-都严重依赖于深度学习和自然语言处理。使用这些技术,可以训练计算机通过处理大量数据并识别数据中的模式来完成特定任务。

      ,

      一、人工智能历史

      人工智能一词始创于1956年,但是由于数据量的增加,先进算法以及计算能力和存储能力的提高,人工智能在当今变得越来越流行。

      1950年代早期的AI研究探索了诸如解决问题和符号方法之类的主题。1960年代,美国国防部对这种工作产生了兴趣,并开始训练计算机来模仿人类的基本推理。

      这项早期工作为我们今天在计算机中看到的自动化和形式推理铺平了道路,包括可以设计为补充和增强人类能力的决策支持系统和智能搜索系统。

      好莱坞的电影和科幻小说将AI描绘成占领世界的类人机器人,而AI技术的当前发展并没有那么可怕,甚至还没有那么聪明。取而代之的是,人工智能已经发展为在每个行业提供许多特定的利益。继续阅读有关医疗保健,零售等方面人工智能的现代示例。

      

    人工智能什么是有什么价值和意义

     

      二、为什么人工智能很重要?

      1)AI通过数据实现重复学习和发现的自动化。但是,人工智能不同于硬件驱动的机器人自动化。AI不是自动执行手动任务,而是可靠,无疲劳地执行频繁,大量的计算机化任务。对于这种类型的自动化,人工询问对于设置系统并提出正确的问题仍然至关重要。

      2)人工智能为现有产品增加了智能。在大多数情况下,不会将AI单独出售。而是,您已经使用的产品将通过AI功能得到改善,就像将Siri作为新一代Apple产品的功能添加一样。自动化,对话平台,机器人和智能机可以与大量数据结合使用,以改善从安全智能到投资分析的各种家庭和工作场所技术。

      3)AI通过渐进式学习算法进行调整,以使数据进行编程。人工智能发现数据的结构和规律性,从而使该算法获得技能:该算法成为分类器或预测器。因此,就像该算法可以教自己如何下棋一样,它可以教自己下一个在线推荐什么产品。当给定新数据时,模型会适应。反向传播是一种AI技术,允许在第一个答案不太正确时通过训练和添加数据来调整模型。

      4)AI使用具有许多隐藏层的神经网络分析更多和更深的数据。几年前几乎不可能构建具有五个隐藏层的欺诈检测系统。不可思议的计算机功能和大数据改变了这一切。您需要大量数据来训练深度学习模型,因为它们直接从数据中学习。您可以提供的数据越多,它们变得越准确。

      5)人工智能通过深度神经网络实现了令人难以置信的准确性,这在以前是不可能的。例如,Alexa,百度搜索和百度相册的交互都是基于深度学习的,并且随着我们使用它们的不断增加,它们将变得越来越准确。在医学领域,来自深度学习,图像分类和对象识别的AI技术现在可以用于以与训练有素的放射科医生相同的准确性在MRI上发现癌症。

      6)AI充分利用数据。当算法是自学时,数据本身可以成为知识产权。答案在数据中。您只需要应用AI即可将其淘汰。由于数据的作用现在比以往任何时候都重要,因此可以创造竞争优势。如果您在竞争激烈的行业中拥有最好的数据,即使每个人都在应用类似的技术,那么最好的数据也会取胜。

      三、如何使用人工智能

      每个行业对AI功能的需求都很高,尤其是可以用于法律援助,专利检索,风险通知和医学研究的问答系统。AI的其他用途包括:

      卫生保健

      AI应用程序可以提供个性化的医学和X射线读数。私人保健助理可以充当生活教练,提醒您吃药,锻炼身体或保持健康饮食。

      零售

      AI提供了虚拟购物功能,可提供个性化的建议并与消费者讨论购买选项。人工智能还将改善库存管理和站点布局技术。

      制造业

      AI可以使用循环网络(一种与序列数据一起使用的特定类型的深度学习网络),分析工厂IoT数据,使其从连接的设备流向预测预期的负载和需求。

      银行业

      人工智能提高了人类工作的速度,准确性和有效性。在金融机构中,人工智能技术可用于识别哪些交易可能是欺诈性的,采用快速准确的信用评分以及自动执行手动密集型数据管理任务。

      四、人类与AI合作

      人工智能不能代替我们。它增强了我们的能力,使我们的工作做得更好。由于AI算法的学习方式与人类不同,因此他们对事物的看法也有所不同。他们可以看到逃避我们的关系和模式。这种人类之间的AI合作关系提供了许多机会。它可以:

      1)将分析引入当前未充分利用的行业和领域。

      2)改善现有分析技术的性能,例如计算机视觉和时间序列分析。

      3)打破经济障碍,包括语言和翻译障碍。

      4)增强现有能力,使我们的工作做得更好。

      5)给我们更好的视野,更好的理解,更好的记忆力等等。

      五、使用人工智能有哪些挑战?

      人工智能将改变每个行业,但我们必须了解其局限性。

      AI的原则局限性在于它从数据中学习。没有其他可以合并知识的方式。这意味着数据中的任何错误都会反映在结果中。并且必须单独添加任何其他预测或分析层。

      如今的AI系统已经过培训,可以完成明确定义的任务。玩扑克的系统不能玩单人纸牌或国际象棋。检测欺诈的系统无法驾驶汽车或向您提供法律建议。实际上,检测医疗保健欺诈的AI系统无法准确检测税收欺诈或保修索赔欺诈。

      换句话说,这些系统非常非常专业。他们只专注于一项任务,而且行为举止远不及人类。

      同样,自学系统也不是自主系统。您在电影和电视中看到的想象中的AI技术仍然是科幻小说。但是可以探测复杂数据以学习并完成特定任务的计算机变得非常普遍。

      六、人工智能如何运作

      AI通过将大量数据与快速,迭代的处理和智能算法结合在一起来工作,从而使该软件可以自动从数据的模式或特征中学习。人工智能是一个广泛的研究领域,包括许多理论,方法和技术,以及以下主要子领域:

      1)机器学习 使分析模型构建自动化。它使用来自神经网络,统计学,运筹学和物理学的方法来查找数据中的隐藏见解,而无需明确地为在哪里寻找或得出的结论进行编程。

      2)神经网络是一种由相互连接的单元(如神经元)组成的机器学习,该单元通过响应外部输入,在每个单元之间中继信息来处理信息。该过程需要对数据进行多次遍历才能找到连接并从未定义的数据中获取含义。

      3)深度学习使用具有多层处理单元的巨大神经网络,利用计算能力的进步和改进的训练技术来学习大量数据中的复杂模式。常见的应用包括图像和语音识别。

      4)认知计算是AI的一个子领域,它致力于与机器进行自然的,类似于人的交互。使用AI和认知计算,最终目标是使机器能够通过解释图像和语音的能力来模拟人类过程,然后做出连贯的回应。

      5)计算机视觉依赖于模式识别和深度学习来识别图片或视频中的内容。当机器可以处理,分析和理解图像时,它们可以实时捕获图像或视频并解释其周围环境。

      6)自然语言处理 (NLP)是计算机分析,理解和生成人类语言(包括语音)的能力。NLP的下一个阶段是自然语言交互,它允许人类使用日常的日常语言与计算机进行通信以执行任务。

      此外,多种技术可以启用和支持AI:

      1)图形处理单元是AI的关键,因为它们提供了迭代处理所需的强大计算能力。训练神经网络需要大数据和计算能力。

      2)物联网 从连接的设备生成大量数据,其中大部分未经分析。使用AI自动化模型将使我们能够使用更多模型。

      3)正在开发先进算法并以新方式进行组合,以更快地,在多个级别上分析更多数据。这种智能处理是识别和预测罕见事件,了解复杂系统并优化独特方案的关键。

      4)API或应用程序编程接口,是代码的可移植性软件包使其能够AI功能添加到现有的产品和软件包。他们可以将图像识别功能添加到家庭安全系统中,并可以使用Q&A功能来描述数据,创建标题和标题或在数据中标注出有趣的模式和见解。

      总之,AI的目标是提供可以根据输入进行推理并根据输出进行解释的软件。人工智能将提供与人类类似的软件交互,并为特定任务提供决策支持,但它不能替代人类,而且不会很快出现。

     

    摘自:https://www.aaa-cg.com.cn/data/2830.html

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  • 什么是价值流图?大量的例子

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    价值流图(VSM)是识别浪费,减少流程浪费的基本工具。对于希望在精益旅程中进行计划,实施和改进的组织,它是必不可少的精益工具。VSM帮助用户创建可靠的实施计划,该计划将最大限度地利用其可用资源,并帮助确保...
  • 0、IT桔子和36Kr在专栏文章中(http://zhuanlan.zhihu.com/p/20714713),抓取IT橘子和36Kr的各公司的...2、汽车之家大数据画像:宝马车主究竟多任性?利用论坛发言的抓取以及NLP,对各种车型的车主做画像。3、天...
  • 大数据(big data,mega data),或称巨量资料,指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据指不用随机分析法这样的捷径,而采用所有数据进行分析处理...
  • 转自  ...证券公司信息化20_完结篇_IT岗位的价值在哪里?...这些就是我曾经从事了10几年的工作的价值,当我年老回首往事的时候,我可以告诉自己,我曾经从事着一份意义而且有价值工作。 完了,全剧终。 201003101924
  • 大数据核心价值的体现,主要体现在哪几方面,具体如下: 针对企业数据市场 商业的发展天生就依赖于大量的数据分析来做决策,对于企业用户,更关系的还是决策需求,还有企业营销需求。 针对终端消费者 ...
  • 针对媒体对喜茶的负面信息评论时,又在微博继续发布一些排队购买的现象,展现出火爆的场景。 二、事件营销 事件营销是指企业通过策划、组织和利用具有名人效应、新闻价值以及社会影响的人物或事件,引起媒体、社会...
  • 大数据对于企业的价值,更全面地来说可以体现在AI、BI、CI和DI,即人工智能(ArtificialIntelligence)、商业智能(BusinessIntelligence)、客户智能(CustomerIntelligence)和数据智能(DigitalIntelligence)这四个方面...
  • 3)分析消费信息,以利润最大化为目标来定价和清理库存。 4)根据客户的购买习惯,为其推送他可能感兴趣的优惠信息。 5)从大量客户中快速识别出金牌客户。 大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已,...
  • 管理信息系统复习总结(保姆级)

    万次阅读 多人点赞 2021-01-01 14:19:37
    ②管理(在线合作与社会化网络软件、商务智能、虚拟会议)③组织(社会化商务、远程办公、商业价值的共创) 信息系统如何改变企业:①新兴移动数字平台 ②利用信息系统来改善客户体验,相应客户需求,降低库存 ③在线...
  • 企业级架构的价值体现在哪里?

    千次阅读 2017-06-27 13:50:19
    企业级架构 (Enterprise architecture,EA) 是对包括业务和技术在内的组织结构管理的实践。这是一个远远超出大多数企业级架构团队预算、能力和影响力的巨大任务。...信息技术治理将 IT 治理过程的策划和支持融进企
  • 0、IT桔子和36Kr在专栏文章中(http://zhuanlan.zhihu.com/p/20714713),抓取IT橘子和36Kr的各公司的投融资数据...2、汽车之家大数据画像:宝马车主究竟多任性?利用论坛发言的抓取以及NLP,对各种车型的车主做画像
  • 价值流程图

    千次阅读 2019-02-22 10:12:39
    价值流程图是敏捷采用的精益生产分析技能,用于对形成客户产品或服务的原料和信息 (即价值)的流动进行分析。 执行价值流程图大致包括5 个步骤: 1)确认产品,客户和范围(即流程的始末)。 2)地图作为团队...
  • 数据挖掘实战—航空公司客户价值分析

    千次阅读 多人点赞 2021-04-05 16:18:13
    通过客户分类,对客户群体进行细分,区分出低价值客户与高价值客户,对不同的客户群体开展不同的个性化服务,将有限的资源合理地分配给不同价值的客户,从而实现效益(利润)最大化。本文将使用航空公司客户数据,...
  • 是一个长期存储在计算机内的、组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。简单来说,数据库就是一个存储数据的地方,所以保障数据库安全,做好数据库审计是非常必要的。今天我们就简单来了解了解数据库审计能...
  • 数据资产价值评估常用方法及对比

    千次阅读 2020-12-21 09:45:23
    一般而言,数据资产价值的常用评估方法包括成本法、收益法和市场法三种基本方法及其衍生方法。中国资产评估协会2019年制定的《资产评估专家指引第9号——数据资产评估》对这些常用方法予以了简要介绍。 利用成本法...
  • 1.要有信息意识; 2.能有效地利用信息源; 3.能对信息进行批判性的思考; 4.能将有用信息融合成个人的知识体系; 5.能主动鉴别各类信息,并能评价、分析、开发和传播所获取的信息 3.2 数字素养概念 人类社会...
  • 这般强劲作用的固定资产管理系统实则企业必需,上一个固定资产管理系统的作用具体表现在哪些方面呢?文中将为你解答 一、提升资产管理理念 企业进行固定资产管理系统的基本建设,也是对企业的资产
  • CIO的价值体现与衡量、IT价值的体现与衡量,一直是困扰CIO的难题。管理鼻祖德鲁克的一句话:管理是没有意义的,管理必须为企业盈利产生价值。而企业管理软件是企业管理映射在IT世界的一个产物,所以必然要依附于企业...
  • 智象科技一体化运维平台的价值

    千次阅读 2022-03-24 17:03:01
    提高IT服务质量 随着信息化的持续发展,业务对IT的依赖程度非常道,已经是必不可少的支撑部分。同时直接导致了设备数量、系统数量的增多,IT技术的发展,也直接导致了IT架构更加复杂。如运维体系建设不好,IT基础...
  • 大数据有哪些特征?

    万次阅读 多人点赞 2021-05-05 13:07:47
    写在前面 本文隶属于专栏《100个问题搞定大数据理论体系》,该专栏为笔者原创,引用请注明...2.类型繁多(Variety) 大数据的类型不仅包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等结构化数据,还包括半结构化数据甚至
  • 价值主张通常被定义为「客户从你那里获得的价值」,价值主张的定义通常是模糊的,同时也令人困惑,...几种概念与价值主张的通用定义相似,可以辅助说明强价值主张是什么: 1)唯一销售主张「USP」( Unique Sel...
  • 由于这是一种职称考试,所以对于一些企业,这种类型的证书可以对评职称一定意义上的帮助,这也是很多人选择考试的原因。 对于报考的资格,软考基本没有报考资格的限定,基本各行各业各个年龄段的人都可以...
  • 大数据的价值体现在哪?大数据时代已经来临,它将在众多领域掀起变革的巨浪。 因此,针对不同领域的大数据应用模式、商业模式研究将是大数据产业健康发展的关键。...1)对大量消费者的消费信息进行收集、整理,利用大...
  • 通俗理解大数据及其应用价值

    千次阅读 2022-04-18 09:34:50
    在大数据这个概念兴起之前,信息系统存储数据的方法主要是我们熟知的关系型数据库,关系型数据库,关系型模型之父 Edgar F. Codd,在 1970 年 Communications of ACM 上发表了《大型共享数据库数据的关系模型》的...
  • 也就是说,尽管右项价值,我们更重视左项的价值。 敏捷十二条原则: 我们最重要的目标,是通过持续不断地及早交付有价值的软件使客户满意。 欣然面对需求变化,即使在开发后期也一样。善于掌控变化,帮助客户...

空空如也

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