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文章/答案/技术大牛

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常见的大数据平台架构(含互联网公司案例)

serverless 机器学习神经网络深度学习

　　之所以叫传统大数据架构，是因为其定位是为了解决传统BI的问题，简单来说，数据分析的业务没有发生任何变化，但是因为数据量、性能等问题导致系统无法正常使用，需要进行升级改造，那么此类架构便是为了解决这个问题。可以看到，其依然保留了ETL的动作，将数据经过ETL动作进入数据存储。

2020-02-19

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不存在所谓的机器学习平台！

大数据编程算法机器学习神经网络深度学习

在过去这几年，你可能注意到了供应商们以越来越快的步伐推出服务于AI生态系统的“平台”，即满足数据科学和机器学习的需求。“数据科学平台”和“机器学习平台”在竞相吸引数据科学家、机器学习项目经理以及管理AI项目/计划的其他人士的目光和钱袋。如果你是主要的技术供应商，但在AI领域却没有大有作为，可能会迅速沦为边缘化。但是这些平台究竟是什么？为什么上演争抢市场份额这一幕？

2020-02-10

1.1K0

数据分析经典模型——贝叶斯理论，10分钟讲清楚

机器学习神经网络深度学习人工智能大数据

说到贝叶斯模型，就算不是搞数据分析的人应该都会有所耳闻，因为它的应用范围实在是太广了，大数据、机器学习、数据挖掘、数据分析等领域几乎都能够找到贝叶斯模型的影子，甚至在金融投资、日常生活中我们都会用到，但是却很少有人真正理解这个模型。

2019-11-18

3.4K0

大数据时代，传统数据仓库技术是否已经过时？

大数据数据挖掘数据分析存储机器学习

传统的数据仓库架构一般有由源系统、ODS、EDW、Data Mart几部分组成。源系统就是业务系统、管理系统、办公系统等等；ODS是操作数据存储；EDW是企业级数据仓库，Data Mart是数据集市。

2019-07-16

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