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AI科技大本营的专栏

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个推CTO安森:我所理解的数据中台
在前面两篇文章(《数据智能时代来临:本质及技术体系要求》和《多维度分析系统的选型方法》)之中,我们概括性地阐述了对于数据智能的理解,并根据工作中团队涉及到的多维度分析系统的选型方法进行了穿插介绍。按照原先的规划,我们接下去的内容会涉及数据智能平台中的治理、安全计算以及质量保证方面。
AI科技大本营
2019-12-02
4360
大数据工程师手册:全面系统的掌握必备知识与工具
如何才能成为一名真正的“全栈(full-stack)”数据科学家?需要了解哪些知识?掌握哪些技能?
AI科技大本营
2019-09-17
4790
异类框架BigDL,TensorFlow的潜在杀器!
【导读】你能利用现有的 Spark 集群构建深度学习模型吗?如何分析存储在 HDFS、Hive 和 HBase 中 tb 级的数据吗?企业想用深度学习模型,可是要考虑的问题又很多,怎么破?这篇文章中,我们将给大家讲讲大数据+深度学习下,BigDL 框架的利弊与应用教程,为什么有了 TF、PyTorch,还是会考虑用 BigDL?
AI科技大本营
2019-07-03
1.4K0
观点 | 重新思考机器学习:大数据消耗已无必要
翻译 | AI科技大本营(rgznai100) 参与 | Shawn,焦燕 导读 机器学习炒了这么这么多年,为什么我们还没看到企业有开发出任何这方面应用?本文会告诉你它难在哪里,并带你了解机器学习工程师这个神秘的职业。 你以为你有了大数据,就能在机器学习界高枕无忧?简直NAIVE 近几年,机器学习在人工智能界迅速走红,几乎随处可见它的身影,人们甚至开始神化这一技术:基于大数据的机器学习无所不能。 但是,机器学习炒了这么多年,为什么我们仍未看到企业开发出任何这方面应用? 本文告诉我们应该重新思考机器学习:
AI科技大本营
2018-04-26
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