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如何破解人工智能“落地难”？
人工智能
数据挖掘
石泽：这一波人工智能浪潮类似互联网初期，无论企业规模大小，任何时候拥抱AI都不嫌早。企业最终将由于人工智能的应用而大幅提升生产效率。 每一波技术浪潮都会大幅提高社会生产力。与20年前相比，互联网使社会
WZEARW
2018-06-05
822
0
干货：必读机器学习书籍一览表
机器学习
深度学习
数据挖掘
人工智能
【导读】转眼之间春节假期已所剩无几，大家是否也开始制定新一年的学习计划？本文就为大家推荐一个机器学习书单，其中大多数可以免费观看，并附上pdf链接。书单内容包括但不局限于：机器学习、深度学习、数据挖掘
WZEARW
2018-04-16
667
0
【观点】漫谈推荐系统及数据库技术（二）——分布式数据库技术
推荐系统
数据库
分布式
机器学习
数据挖掘
【导读】推荐系统和数据库技术，一个是偏机器学习数据挖掘相关的应用，一个是偏系统存储相关的技术，这两者在实际中有很大的应用。上一次专知推出漫谈推荐系统及数据库技术（一），大家反响热烈，特别是很多工业界的
WZEARW
2018-04-12
1.3K
0
CMU邢波教授：基于双向语言模型的生物医学命名实体识别，无标签数据提升NER效果
搜索引擎
数据挖掘
存储
数据库
【导读】生物医学文本挖掘领域近年来受到越来越多的关注，这得益于，科学文章，报告，医疗记录的电子化，使医疗数据更容易得到。这些生物医学数据包含许多生物和医学实体，如化学成分，基因，蛋白质，药物，疾病，症状等。在文本集合中准确识别这些实体是生物医学文本挖掘领域信息抽取系统的一个非常重要的任务，因为它有助于将文本中的非结构化信息转换为结构化数据。搜索引擎可以使用这种识别的实体来索引，组织和链接医学文档，这可以改善医疗信息检索效率。 实体的标识也可以用于数据挖掘和从医学研究文献中提取。例如，可以提取存储在关系数据库
WZEARW
2018-04-11
2K
0
南京大学周志华教授对话《科学通报》你担心“人工智能威胁论”吗
人工智能
机器学习
数据挖掘
强化学习
来源：科学出版社 周志华教授 周志华教授主要从事人工智能、机器学习、数据挖掘领域的研究工作, 现任南京大学计算机软件新技术国家重点实验室常务副主任、校学术委员会委员, 2003年获国家杰出青
WZEARW
2018-04-11
817
0
【深度前沿】深度森林最新进展，南京大学周志华教授MLA2017解读，最新实验结果挑战深度学习
深度学习
人工智能
数据挖掘
【导读】北京时间 11月5 日到11月6日，一年一度的“机器学习及其应用”（MLA）系列研讨会在北京交通大学开幕，西瓜书《机器学习》作者、南京大学机器学习与数据挖掘研究所（LAMDA）周志华教授日前在第15届中国机器学习及其应用研讨会（MLA 2017）上的演讲报告题目是深度森林初探，讲述的关于他最新集成学习研究成果-深度森林，一种对深度神经网络可替代性方法，这是他和 LAMDA 博士生冯霁发表在人工智能领域顶级会议IJCAI2017的论文《深度森林：探索深度神经网络以外的方法》（Deep Forest:
WZEARW
2018-04-09
2.9K
0
【观点】未来 3~5 年内，哪个方向的机器学习人才最紧缺？
机器学习
编程算法
数据挖掘
推荐系统
最近针对未来 3~5 年内哪个方向的机器学习人才最紧缺的讨论特别火热。 机器学习目前的主流方向包括： 1、互联网业务挖掘 使用的主要数据和要解决的问题,初级的业务挖掘人员的工作会离数据和算法更近;高级的业务挖掘人员会离用户和业务更近。 职位需求趋势： 这类职位的需求量非常大，基本所有的主要互联网公司都设置了这个岗位。这个岗位的名字常常有“分析师”，“数据挖掘工程师”等。 零售，金融，电信，制造业等行业对于互联网业务挖掘人员也持欢迎态度。近几年对于这类人才的需求很能会有非常大的增长。 2、推荐算法 解决的核心
WZEARW
2018-04-09
664
0
【观点】漫谈推荐系统及数据库技术
推荐系统
数据库
人工智能
机器学习
数据挖掘
点击上方“专知”关注获取更多AI知识! 【导读】推荐系统和数据库技术，一个是偏机器学习数据挖掘相关的应用，一个是偏系统存储相关的技术，这两者在实际中有很大的应用。今天，很高兴邀请到资深算法工程师宋强对此漫谈自己一些工作的独到见解，欢迎阅读~ 科研工作者的前世今生 笔者早年在人工智能领域上进修硕士，研究的方向是推荐系统，虽然最终未能将所学发扬光大，但亦心存敬畏，时常拜读相关著作。随后阴差阳错，人生中的第一份正式工作是从事分布式数据库的研发。受学长相邀，写下一点感悟。 矛盾的心理 人工智能和数据库都是当前的热潮
WZEARW
2018-04-08
1.3K
0
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