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文章/答案/技术大牛

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挖掘大数据

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10个大数据误区，看看你中了几个？

人工智能机器学习大数据 mongodb

刚接触大数据的朋友最容易产生以下误解，下面就让我把这些误解分别介绍一下，看看你有没有进入这些误区。

挖掘大数据

2018-01-16

6280

Cloudera助力中联重科利用大数据分析平台转型成功，成本大降

大数据人工智能

中联重科是国内领先的工程机槭、农业机械等高新技术装备研发制造商，是全球产品链最齐备的工程机械企业，为全球6大洲100多个国家的客户创造价值。

挖掘大数据

2018-01-10

1K0

大数据未来七大趋势：首指物联网

人工智能大数据

美国PC Magazine总编辑柯斯塔今天表示，他认为大数据的发展趋势以数字汇流对未来最具冲击，结合物联网、区块链、人工智能、语音识别等技术，这些科技相辅相成。

挖掘大数据

2018-01-09

7200

大数据助力传统供应链方案：降低库存30%

人工智能大数据

挖掘大数据

2017-12-29

2.4K0

CIE 2017中国IT教育博鳌论坛圆满召开

神经网络深度学习人工智能大数据基础教育

本文从技术推动业务发展和互联网时代技术人才培养两方面，分析了技术对业务发展的重要性以及互联网时代技术人才培养的意义，并进一步探讨了如何培养互联网时代的技术人才，以推动互联网技术的进步和行业发展。

挖掘大数据

2017-12-29

1.3K0

人工智能的重要性是否取代了大数据？

人工智能大数据

随着大数据发展上升为国家战略，大数据和人工智能的话题也越来越多。人工智能和机器学习是被广泛关注的新兴技术，将在企业甚至整个行业中掀起革命浪潮。而大数据技术则是人工智能、机器学习的基础，对于这些技术而言，大数据分析是不可或缺的一环。在大数据分析领域，人工智能、机器学习、物联网、IT运维、安全等应用都已经成为不可或缺的一环，这些技术的结合将会为企业带来更大的价值。

挖掘大数据

2017-12-25

1.5K0

BDTC 2017 | 十位资深专家分享金融大数据的实践和成果

人工智能大数据

本文主要介绍了金融行业中大数据应用和人工智能技术的应用实践。文章从金融行业中的大数据应用和人工智能技术两个方面展开讨论，具体包括金融风控、智能投顾、量化交易、客户画像、反欺诈等方面。文章还探讨了大数据和人工智能在金融行业中的挑战和局限性，并提出了未来的研究方向。

挖掘大数据

2017-12-22

1.8K0

BDTC 2017 | 探索跨平台、异构数据、推荐系统的实践应用

人工智能大数据

本文介绍了大数据推荐系统在广告投放中的应用和实践，包括Facebook、Google、微博、360、腾讯、Oracle等公司的实践案例。文章还介绍了推荐系统架构设计、数据处理、模型训练、实时推荐等方面的技术细节。

挖掘大数据

2017-12-22

1.4K0

中国首个行业AI决策系统产品Deep Matrix亮相

挖掘大数据

2017-12-22

7630

BDTC 2017丨大数据在工业与制造业的探索与应用

人工智能大数据

本文介绍了工业大数据在制造业转型中的重要性，以及其在智能制造、工业互联网等领域的应用。作者认为，工业大数据的潜力和价值远未被挖掘，需要创新实践。

挖掘大数据

2017-12-21

1.3K0

推荐系列02，每个职场中的你都有必要了解的推荐系统常识

人工智能编程算法

挖掘大数据

2017-12-21

8680

推荐系列01：人工智能与推荐系统

人工智能搜索引擎

本文主要从推荐系统的定义、应用场景、实现原理、算法模型、案例以及注意事项等方面进行了详细阐述。推荐系统作为人工智能的重要应用领域，已经在众多行业中得到广泛应用。同时，文章还指出了推荐系统在实施过程中需要注意的一些关键问题和挑战，包括用户行为数据、用户偏好、推荐时机、场景化应用以及产品逻辑等方面。通过本文的阐述，希望能够帮助读者更好地理解和应用推荐系统，从而提高推荐系统的实际效果和优化方向。"

挖掘大数据

2017-12-21

5.9K1

全面、简单理解朴素贝叶斯（Naive Bayes）

人工智能机器学习编程算法

本文介绍了朴素贝叶斯分类器的基本原理、应用场景、优缺点以及实现方法。它通过一个具体的例子，展示了如何使用sklearn库中的朴素贝叶斯分类器进行鸢尾花数据集的分类。同时，文章还探讨了朴素贝叶斯分类器在处理高维数据、缺失值和连续特征等方面的挑战，并简要介绍了sklearn库中三种朴素贝叶斯分类器的不同实现方式。

挖掘大数据

2017-12-20

1.7K0

大数据和人工智能如何赋能保险行业？

大数据人工智能

科技对产业的变革将会越来越明显，越来越深刻，国务院在“十三五”国家信息化规划中也提到了云计算、大数据、人工智能、区块链等新技术对产业变革的重要性。保险这一古老的行业能否借助科技的浪潮实现豹变呢?显然是

挖掘大数据

2017-12-20

1.7K0

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