智能实时应用是任何行业的游戏规则。机器学习及其子课题,深入学习正在获得势头,因为机器学习允许计算机找到隐藏的见解而不被明确地编程到哪里。这种能力是分析非结构化数据,图像识别,语音识别和智能决策所必需的。与Java,.NET或Python的传统编程是一个重要的区别。

虽然机器学习背后的概念并不新鲜,但大数据集和处理能力的可用性使得每个企业都能够建立强大的分析模型。通过在企业应用程序和微服务中应用分析模型,任何行业都有大量用例来增加收入,降低成本或改善客户体验。最近apache的kafka也是正在热点,那么和机器学习结合在一起又是怎么样的呢?

AcademyCityLv6AcademyCityLv6提问于
彼岸轮回回答于

回答过的其他问题

如何快速搭建一个微服务架构?

选择进程内 LB 方案 首先,随着 Netflix 的微服务方案和 Spring Cloud 的兴起与成熟,进程内 LB 方案成为我们的首选。 其次,推荐使用 Eureka 做服务注册中心,Ribbon 做客户端服务发现和负载均衡。 最大好处是: 1、简单 + 实用 + 可控,不...... 展开详请

智能推荐算法的原理是什么?

就像我最近研究协作过滤算法一样,我将详细描述这个算法是如何实现的。 协作过滤算法通常如何做?我们来看看图书推荐的做法: 协同过滤(CF)大致可以分为两类:一类是基于邻域的推荐,另一类是基于模型的推荐;邻域法是利用用户最喜欢的现有项目度来猜测用户对新项目的喜爱程度。相反,基于模型的...... 展开详请

AI领域无监督学习有哪些难点?

首先我觉得无监督学习迷雾重重,目前无监督学习领域并没有一个好的正确的方向。但是,本身无监督学习相比于有监督学习要难许多。而且我认为无监督学习应该归属到强人工智能领域。而有监督学习应该归属到弱人工智能领域。所以我认为无监督学习的设计模式、设计方法应该跟有监督学习完全不同。但是,目前...... 展开详请

微服务架构中不同服务之间是如何通信的?

微服务能解决了单体应用以及SOA带来的的问题,但是微服务使整个应用服务增多,服务间通讯更复杂,也会带来大量 的问题。比如单体如何拆分成多个微服务,团队间沟通更多,运维成本增高,分布式事务问题,依赖管理变得复杂,测试 更加困难,故障更难于定位等等。 微服务架构能够解决单体架构带来的...... 展开详请

人脸识别安全吗?双胞胎能识别出来吗?

这涉及到适应性和准确性相平衡的问题。 例如,假定当系统设定80%相似度便认定为同一个人时,当某人发生胖瘦变化、换发型、年龄变化时,系统能够识别出是同一个人;而双胞胎的相似度可能为90%,这时系统无法将两个人区分出来。在80%的设定下,系统适应性较高,准确率相对较低。假定如果为了...... 展开详请

Google的Shopping Actions计划用到了哪些智能推荐算法?

这个购物的推荐算法应该是看砸钱吧,毕竟用户都给了关键词了,搜索而已。

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券