展开

关键词

结构化数据忘之脑后 !

文 | Ihab Ilyas 整理 | 这只萌萌 在处理非结构化数据的问题上,和深度学习方法一直都表现出众且广为知,无论是在自然语言处理、知识库自动构建,还是图像视频的识别和用中, 然而对于结构化数据的研究,似乎已经被和深度学习忘之脑后。 虽然的最新发展已经从非结构化数据中挖掘出了巨大价值,但对结构化数据而言,其研究和用也是可忽视的,因为结构化数据对于驱动企业的业务发展、营收、数据安全以及数据治理方面都有着重大意义。 研究这些核心业务数据(结构化数据)在上的用,是具有极大价值的,但受限于数据质量的高要求,大型企业在这类研究上举步维艰。 尽管在结构化数据上的用研究已经有数十年的时间,但目前仍进展甚微。 数据背后的业务复杂性,基于特定规则和逻辑的系统复杂性,需要介入的数据清洗和准备作的高成本,都阻碍着这一研究的发展。

22970

结构化数据忘之脑后 !

文 | Ihab Ilyas 整理 | 这只萌萌 在处理非结构化数据的问题上,和深度学习方法一直都表现出众且广为知,无论是在自然语言处理、知识库自动构建,还是图像视频的识别和用中,都有很多成熟案例 然而对于结构化数据的研究,似乎已经被和深度学习忘之脑后。 虽然的最新发展已经从非结构化数据中挖掘出了巨大价值,但对结构化数据而言,其研究和用也是可忽视的,因为结构化数据对于驱动企业的业务发展、营收、数据安全以及数据治理方面都有着重大意义。 研究这些核心业务数据(结构化数据)在上的用,是具有极大价值的,但受限于数据质量的高要求,大型企业在这类研究上举步维艰。 尽管在结构化数据上的用研究已经有数十年的时间,但目前仍进展甚微。 数据背后的业务复杂性,基于特定规则和逻辑的系统复杂性,需要介入的数据清洗和准备作的高成本,都阻碍着这一研究的发展。

30020
  • 广告
    关闭

    90+款云产品免费体验

    提供包括云服务器,云数据库在内的90+款云计算产品。打造一站式的云产品试用服务,助力开发者和企业零门槛上云。

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    知道的三大分类

    你似乎可以获得任何商品(例如医疗健康,飞行,旅行等),并通过的特殊用使其更加。 现在们越来越倾向于认为认知AI混合了做出的最好决策和作者们的决定,用以监督更棘手或确定的事件。这可以帮助扩大的适用性,并成更快、更可靠的答案。 然而机器学习需要三个关键因素才有效: a) 数据,大量的数据 为了教新的技巧,需要将大量的数据输入模型,用以实现可靠的输出评分。 算法的目的是找到一个们没想到会有的内在结构。这对于深入了解市场细分,相关性,离群值等非常有用。 另一方面,有监督算法通过标签和变量知道同数据集之间的关系,使用这些关系来预测未来的数据。 通过在其上使用的数据规模来存和改进,这意味着但我们够随着时间的推移看到更好的,而且它们的发展将会围绕着那些可以挖掘最大数据集的组织。

    70540

    关于知道的十件事

    来源:InfoQ 作者:张天雷 网站:http://www.infoq.com 微信号:infoqchina (AI)已经被广泛地用于软件和在线服务领域,由于机器学习算法和各种相关技术的断进步 Moore表示,有着光明的未来,但在其发展过程中也伴随着众多的挑战。在Moore的访谈中,他谈到了自己对的10点见解。 AI是一个封装好的计算器 相混淆。 当前,我们过分担心天网了 在终结者系列电影中,天网是一个威胁存的邪恶的,尽管有一小部分科技员对天网表示担忧,但这现在还现实。 ,他们很容易做出各种糟糕的决定,比如在某种条件下找医让医知道重要信息或者错误用药等等,这导致每年大量死亡。 虽然类似于搜索这类简单的只是处理信息并确保你会得到关于当前情况的所有有关信息,但是这已经够挽救很多

    16550

    成为促进教育的良药

    的飞速发展对于教育而言的确是现实版的“狼来了”,其对良策绝是陷于存焦虑中而自怨自艾,而是基于危机意识的断反思,并逐步走向自我完善,让成为促进教育进化的一剂良药。 作为国际竞争的新焦点与经济发展的新引擎,正在对越来越多的行业产冲击。在教育领域,伴随着所蓄积力量的释放,可避免地会问,教育本质会会改变?学校是否会消失? 其实,《国务院关于印发新一代发展规划的通知》已经出了回答,即利用技术加快推动才培养模式、教学方法改革,构建包含学习、交互式学习的新型教育体系。 这一回答包含两层信息,一是新技术促进传统教育走向教育,二是教育变革的关键回归到培养本身。 一言以蔽之,的飞速发展对于教育而言的确是现实版的“狼来了”,其对良策绝是陷于存焦虑中而自怨自艾,而是基于危机意识的断反思,并逐步走向自我完善,让成为促进教育进化的一剂良药。

    30660

    研究者选择哪款显卡?

    2020 年,什么样的 GPU 才是训练的最佳选择? 英伟达为优化深度学习的矩阵运算,在较新的微架构中,专门设计了Tensor Core这样的混合精度核心,因此,训练最好选择带有Tensor Core的GPU。 ,这些显卡更适合个电脑和小型作站。 2020年5月英伟达GTC 2020上发布了新一代Ampere微架构以及Telsa A100显卡,A100显卡的训练和推理力更强,而且单个A100可以被分割成最多7个独立GPU来处理各种计算任务 2020年下半年,英伟达新的计算平台即将出货,新产品一方面会带来更强大的性,另一方面也会使现有产品降价。 在物理硬件昂贵的当下,或许我们把目光转向云端GPU。

    1K20

    观点 | 如何监管?华盛顿大学教授 Oren Etzioni 出了他的“三定律”

    马斯克坚持认为,是对存的“潜在威胁”,如同科幻作品中的,是一个令担忧的观点。过,即使是像我这样的研究员也认识到,会对武器设计,作机会和隐私安全产极大的影响。 们对于是否开发技术很自然地会产疑问。 我相信答案是肯定的。但是,为了谨慎,难道我们一步一步地至少减缓A.I.的开发进度吗? 阿西莫夫的三定律是:第一、机器得伤害类,或看到类受到伤害而袖手旁观;第二、在违反第一定律的前提下,机器必须绝对服从与的任何令;第三、在违反第一定律和第二定律的前提下,机器必须尽力保护自己 我们想要自动驾驶车辆闯红灯,或者更糟的是制造违反国际条约的A.I. 武器。 我们的一般法规修改,借口称是A.I.系统做了一些我们无法理解或预期的事情。 简单地说,“管我事,是A.I干的”;这成为违法行为的借口。 第二条规则是,A.I.系统必须清楚地表明它类。

    42260

    AlphaGo胜出柯洁已无悬念,类更关注

    一直关注,主导了投资的创新场董事长李开复持有类似观点。其认为在这次比赛中类胜出的概念为0,“AlphaGo和柯洁的比赛并非没有意义,而是在科学价值层面已经失去看点。” 更关注如何利用技术 AlphaGo战胜李世石让全世界认识到了AI技术的力,也成了技术的全民科普。过,它再战胜柯洁对这个世界会造成什么影响。 科技巨头在重点投资的技术难道就是用来下棋、碾压类、粉碎类的自信心吗?答案当然是否定的。正如李开复所言,AI在游戏上战胜类已无悬念,我们“如把更多的精力投入到的商业用层面。” 因此要让更多中小型科技公司,让更多非科技公司用上,科技巨头就必须将AI算法和数据封装成AI服务开放各行各业。 移动互联网配套的法律法规并未跟上,类的隐私等益受到很大挑战。因此,AI普及之前,配套的法律法律和道德伦理体系需要更多被关注,比如机器类的关系问题,再比如机器是否被征税?

    51660

    特辑:把决定汽车,那么类呢?

    把交通自动驾驶汽车、把战争包战斗机器、把手术交由自主思考的机械医…我们到底要把活中的多少自主机器呢? 坐在一辆正在硅谷附近巡航的Google无车上,让我有一种难以具名的感觉。 机器可以代替产手机,神经网络够自动为你的假期照片匹配合适的标题,但无驾驶汽车却是承诺将改变一切,它们将拯救、减少污染,它们将改变现有的道路规划。 这仅仅是物理上的风险,还包括经济风险。未来,财务决策将变得越来越机械化和化。自动驾驶汽车背后是一场无形的革,机器将会改变我们活的方方面面,这也将推动一种新型的会计“精灵”。 而特斯拉和丰田等企业所开发的技术则显得更为稳健,他们认为,下一步先让汽车接管更多的机械性驾驶作,但完全把类操控系统排除在外。 据Dolgov称,测试员对系统进行了大量的高速公路测试,在测试过程中,他们对无车进行了设定,让车子够在自己确定到底做出何种选择时把主动驾驶者。

    44550

    什么是活中有哪些用是实现什么功

    创造强比创造弱难得多,我们现在还做到。 强在进行这些操作时类一样得心手。 超可以是各方面都比类强一点,也可以是各方面都比类强万亿倍的。超也正是为什么这个话题这么火热的缘故,同样也是为什么永和灭绝这两个词总是出现在们的口中。 现在,类已经掌握了弱。其实弱无处在,是从弱,通过强,最终到达超的旅途。 这段旅途中类可还下来,可会,但是无论如何,世界将变得完全一样。 家居的用 我们日常活中已经每天都在使用了,只是我们没意识到而已。

    97481

    体具备体征时,超级类带来什么?

    有类体征,力和意识的特征时,我们是否思考过如何与之互动,去认知和接受它们。 你是否对拔下机器的插头或关闭算法而感到难过?暂时会。 同的层次,而且正如AI发展趋势所示,正在慢慢朝具有的体征靠近。 根据哲学类学的观点,当有机体朝着目标发展时,的最初迹象就形成,在当今的目标驱动下的AI也同样具有。 认为具有体征的的另一个关键因素是物体够有自我修复和改善自身的力。它也育并照顾后代。 这是我们在树木,昆虫,鸟类,哺乳动物,鱼类以及几乎所有我们认为活着的东西中看到的特征。 自然选择和进化的规律迫使每个物体够学习和发展适环境存的技,以确保物种的存。 关于育照顾后代,Jalsenjak提出,的繁殖并一定与其他物体一样。 最后,还有超级AI的道德问题。这是一个广泛的主题,包括AI具有的道德原则,类对AI当具有的道德原则,以及AI如何看待与类的关系。

    28930

    要为做好准备,每一家企业都做到这3点

    为什么没解决这些问题? 对企业来说,由引发的喧嚣究竟意味着什么?媒体写来写去只是为了标题党?你真的需要关注这个趋势吗? 简单回答:“没错,你确实关注。” 更重要的在于,你还为此做好准备。技术虽然还有很多局限,但确实已经到达引爆点。它会改变很多事情。做好准备而且够探索新机会的企业,可以在同行苦苦挣扎的时候繁荣发展。 跟其他优秀的机器一样,它帮助你更好地完成更多作。 明白这一点后,你现在又做哪些准备,来充分利用技术?以下是所有公司都可以做到的,3件简单的事情: 1. 如果够明确到这种程度,你就可以将这项任务交机器了。 2. 妥善保存数据 我们有的时候并知道决策过程的哪些步骤产了理想的结果。幸运的是,我们可以将数据提供算法,找出这些隐藏的模式。 现在投资理解自己的数据流,并对数据进行保存,以便在远的将来有效地加以重复利用。 3.

    43480

    总理都在关注的,我们如何入手?

    无论是政府作报告对“”提到的越来越频繁,还是互联网企业代表针对产业发展的提案,我们都感受到在国家层面受到的重视程度,可以大胆预测:未来几年里,的热度将会持续,甚至有可成为世界发展的支柱性产业 如果你还没有想好,那么我们这几个问题也许可以帮你坚定决心,你是否每天都在关心这些问题: 到底会在什么时候会彻底改变我们的活? 想要入局,有哪些值得参考的业务实践? 针对 AI 领域的深度学习技术,有哪些前沿用? 号称精英聚集地的硅谷,在 AI 领域最近有什么新进展? 领域最让担心的的安全问题到底如何攻防? 如果你也关注这些问题,妨来 QCon 北京 2018 一探究竟,我们已邀请从巨头到创业公司,从平台到垂直行业,同行业领域的专家来大家分享他们所使用的技术,以及如何将技术和具体的业务实践相结合 最佳实践 ? 深度学习落地用 ?

    12810

    这家公司告诉你把钱投向哪里

    就像在对冲基金领域的很多事情一样,这种技术仍然只是亿万富豪和专业投资者的专属。但是Amareos,一家中国香港创业企业,正想法设法将这项技术带普通的投资。 使用由公司合作伙伴汤姆森路透和Market Psych开发的技术,Amareos测量互联网世界对某个具体问题的反。 对美元的全球市场情绪感兴趣? Amareos够分析全球对美元的看法,并且详细分解之后呈现用户—有多少对此感到愤怒,有多少很信任,有多少喜欢。 一方面,单个用户可以授交易员提供财富信息服务。另一方面,Amareos和大型机构客户合作像UBS为他们提供特定的大数据和解决方案。 汉语是非常难的一门语言—需要同样知识渊博,理解冷嘲和讥讽的技术才完全理解同的语言。 但是Philippe相信Amareos够努力实现这一目标。其他看起来也很乐观。

    1.8K90

    AI 女神李飞飞最新文章:发展为本

    李飞飞是斯坦福大学计算机科学教授,领导斯坦福大学实验室,同时担任 Google Cloud AI 研究机构的首席科学家。 在文章中,李飞飞表示将会是下一轮业革最大动力之一。 但是她又担心们对于的热捧将会影响自身的判断力。 同时提出,发展为本,并且包含三个目标: 首先,机器需要更多地反映的深度。 第二,AI 增强、辅助类,而是取代类。 第三,确保在每一步中正确地引导技术的发展,并密切关注其对类产的影响。 如果说我们已经走进了下一轮的业革时代,那么相信将会是其最大动力之一。 对于像我这样的研究员来说,身处这样一个时代是多么令兴奋。 此外,各大型企业、公司衡其对算法投资的优先性与伦理道德的重要性之间的关系,将二者结合起来,综合考虑自身的发展与对社会责任之间的关系。

    44360

    我们如何报道?这位专业AI研究者出了10条建议

    上述定义的一个含义是有误导性的,例如“发展了非类语言”,因为是一个单一的实体,而是一套技术和思想。正确的说法是“科学家基于开发了一个交通监控系统”。 当下的AI系统在执行操作时几乎没有自治,理解这一点很重要。“”有“”的含义并且它是一个自主主体,但这和我们现有的基于AI的用程序一样。 它仅仅是在AI算法帮助下开发的一些软件用程序,和我们用来浏览本文的浏览器没有什么同,这些软件接受输入并产由程序员指定的输出。正如我们调查对象指出的那样: 系统很复杂并且行为难以解释。 那些了解现代AI内部作原理的会想象这些词比它们实际意味更深远的意义。因此,避免将机器学习与类的学习或发展进行比较。 指出这点很重要,而且也要谨慎说明这些错误如何发,把这些失败描述为意料之外的或神秘的,可会进一步加深系统中介机构的印象,从而传递读者错误的概念。

    24920

    相关产品

    • 云服务器

      云服务器

      云端获取和启用云服务器,并实时扩展或缩减云计算资源。云服务器 支持按实际使用的资源计费,可以为您节约计算成本。 腾讯云服务器(CVM)为您提供安全可靠的弹性云计算服务。只需几分钟,您就可以在云端获取和启用云服务器,并实时扩展或缩减云计算资源。云服务器 支持按实际使用的资源计费,可以为您节约计算成本。

    相关资讯

    热门标签

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券