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数据人工智能词汇索引TUVWXYZ大数据人工智能词汇索引

数据人工智能词汇索引 T ---- T字节(TB: Terabytes):约等于1000 GB(gigabytes)。1 TB容量可以存储约300小时的高清视频。 拓扑数据分析(Topological Data Analysis) :拓扑数据分析主要关注三点:复合数据模型、集群的识别、以及数据的统计学意义。 多样(Variety):(译者注:大数据4V特点之一) 数据总是以各种不同的形式呈现,如结构化数据,半结构化数据,非结构化数据,甚至还有复杂结构化数据 高速(Velocity):(译者注:大数据4V特点之一 大量(Volume):(译者注:大数据4V特点之一) 指数据量,范围从Megabytes至Brontobytes W ---- 天气数据(Weather data):是一种重要的开放公共数据来源,如果与其他数据来源合成在一起 X ---- XML数据库(XML Databases) : XML数据库是一种以XML格式存储数据数据库。

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人工智能与大数据

人工智能与大数据 这份PPT是本周在《相约张江·2017年中韩创业投资论坛》上做的交流。 内容是近期对大数据人工智能领域的一些观察、体会和总结。 主要有以下几点: 1. Big Data,Alphago Zero和Alpha Zero的例子告诉我们,大数据的大 应 修正为格局大。而格局大 = 数据有效+完备。 5. 大数据人工智能未来生活 让我们一起 面向未来 迎接未来 活在未来

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    人工智能:算法和数据

    做AI项目,经常要面对两个课题:算法和数据。哪一个比较重要呢?自然是都重要,不过非要对比一下,我选择数据。 当然,说数据是非常笼统的,并不代表把所有各种数据都搜集过来事情就算做完了。另外搜集数据的成功也不容小觑,比如做一个ASR模型,要录音要人工转写等等,每小时的费用可想而知。 这时候,对数据的各种处理,数据增强,同时结合模型的特点进行调参,是获得不错效果的关键。 吴恩达有个采访:AI的下一个发展方向,从大数据转向小数据。 这块有两层含义:第一,大数据很多时候是很难获取的,只能是少部分大公司的特权;第二,使用预训练模型进行finetune,这时候并不需要太多的数据,而是需要少量的高质量数据,让模型能够更好地学习。 此外,吴恩达还表示,一个机器学习团队80%的工作应该放在数据准备上,确保数据质量是最重要的工作。上图是一个AI问题迭代的流程图,在问题建立后,第一步也是最重要的一步就是获取和准备数据

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    数据人工智能词汇索引S大数据人工智能词汇索引S

    数据人工智能词汇索引S S ---- 流处理(Stream processing):流处理被设计来用于持续地进行流数据的处理。 结构化数据基本上是那些能够被放在关系型数据库中的任何数据,以这种方式组织的数据可以与其他数据通过表格来关联。 半结构化数据(Semi-structured data):半结构化数据指的是那些没有以传统的方法进行格式化的数据,例如那些与传统数据库相关的数据域或者常用的数据模型。 半结构化数据也不是完全原始的数据或者完全非结构化的数据,它可能会包含一些数据表、标签或者其他的结构元素。半结构化数据的例子有图、表、XML 文档以及电子邮件。 空间分析(Spatial analysis):空间分析指的是对空间数据作出分析,以识别或者理解分布在几何空间中的数据的模式和规律,这类数据有几何数据和拓扑数据

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    【CDAS 2017】大数据人工智能分论坛:大数据驱动人工智能

    2017年CDAS第4届中国数据分析师行业峰会大数据人工智能分论坛中,来自IBM、猎聘网、智众互动、智库等6位专家与资深行业领军人物分享了大数据时代,大数据如和驱动人工智能人工智能又如何反哺大数据? 随着信息时代的发展,大数据技术让信息更好被利用,人工智能产品将更加多元。通过收集用户需求,基于数据分析,减少用户去选和比,更好地提升了用户的体验。 人工智能将被运用到深度学习、语音、图像、系统、芯片、语义等各个方面。 如何全面理解大数据驱动人工智能? ? 人工智能与人的职业发展 工智能与人的职业发展 ? 猎聘网首席数据官 单艺 随着人工智能的发展,各个领域都受到不同程度的影响,对于求职者来说,合理的分析人才大数据是求职成功的关键。 武汉大学镝次元数据新闻研究中心负责人王琼 算法时代到来,数据时代崛起,人工智能成为愈来愈热的话题。媒体作为时代的前瞻人与历史的记录者,应如何应对对这个时代的到来?数据和媒体之间又是怎样的关系?

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    智能决策:人工智能+大数据

    无论你承认与否,看起来人工智能似乎一直在不断进化,以谷歌DeepMind研发的AlphaGo为例,如果说AlphaGo轻松战胜了人类围棋世界冠军,是建立在对数百万棋谱数据的深度学习之上,不那么令人信服的话 但是随着人类科技的发展,这类决策系统部分由机器来承担了起来,例如我们前些年经常讨论的BI、近些年讨论的大数据分析,实际上都已经较为普遍的被人类用来做辅助决策,而伴随着人工智能的迅速进化,我们不禁联想,能不能依靠人工智能相关技术 智能决策=大数据+人工智能 百分点Deep Matrix智能决策系统融合大数据人工智能技术,基于动态知识图谱和行业业务模型,具备自适应和自优化的能力,支持复杂业务问题的自动识别、判断并进行推理,进而做出前瞻和实时决策的智能化产品系统 五大核心能力: 海量数据汇聚融合能力:借助百分点大数据系统,将海量的结构化与非结构化业务数据进行汇聚融合; 快速感知和认知能力:通过人工智能应用,从海量的数据中快速提取有价值的数据,感知业务与环境的变化 ; 强大的分析和推理能力:对数据进行智能分析与推理,分析出业务的真实动向与未来趋势; 自适应与自优化能力:通过对人工配置与机器执行的融合,实现针对应用的智能预警、智能研判; 行业智能决策能力:通过大数据人工智能的结合

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    浅谈大数据人工智能!!

    人工智能会把人从简单的劳力劳动中解放出来,大数据就是第一步。数据量的激增使得企业可以通过数据实现一些过去只有人能够做的事情,因此大数据人工智能的前提。   “在企业系统里,绝对需要做一些判断和推荐,你要推荐什么商品给用户,该放什么样的广告,这背后都可以用到人工智能引擎。”将来,“人工智能发展一定是从数据最大、最快能产生价值的领域开始”。 APP时代,我们常说中国创业成本达到历史新低,很不幸,人工智能加大数据,创业成本将会达到历史新高。 第三是数据量需要非常多。数据收集是一个逐渐的过程。 谷歌成立了一家公司,旗下有100万台数据库服务器,是世界上最大的一体化数据中心,它把所有数据加以利用,用在搜索就是谷歌,用在诊断就是谷歌健康,用在汽车就是无人驾驶……背后都是人工智能加上一体化大数据。 这几件事情里特别核心的一件就是大数据中心和人工智能算法的整合。让我们一起来引领人工智能和大数据时代的来临。

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    数据人工智能的基石

    目前的深度学习主要是建立在大数据的基础上,即对大数据进行训练,并从中归纳出可以被计算机运用在类似数据上的知识或规律。那么,到底什么是大数据呢? 人们经常笼统地说,大数据就是大规模的数据。 “大规模”只是指数据的量而言。数据量大,并不代表着数据一定有可以被深度学习算法利用的价值。 文/黄成甲 那么,大数据到底是什么?大数据是如何产生的?什么样的数据才最有价值,最适合作为计算机的学习对象呢? 一部分数据的时效性非常强,如果不能实时利用,则数据的附加值会大幅降低。大数据的实时性为大数据的应用提供了更多的选择,为大数据更快产生应用价值提供了基础。 大数据往往混合了来自多个数据源的多维度信息。 聚合更多数据源,增加数据维度,这是提高大数据价值的好办法。 大数据的价值在于数据分析以及分析基础上的数据挖掘和智能决策。大数据的拥有者只有基于大数据建立有效的模型和工具,才能充分发挥大数据的价值。

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    人工智能的未来在于数据

    据美国著名杂志《连线》(WIRED)网站2015年11月报道,Google开源机器学习系统TensorFlow表明人工智能的未来依赖于数据,而不是软件。 他认为当谈到人工智能时,真正的价值不在于软件或算法,而在于使它变得更加聪明所需要的数据。 (1)让机器更加聪明 TensorFlow是一种基于深度学习的人工智能系统。 两家公司都在努力地建构强大的人工智能软件,但是他们真正的竞争优势来自于掌握大量高质量的数据,可以使用这些数据教会软件像人类一样“思考”。 (2)人才需要数据 虽然Google已经开源其人工智能引擎非常重要的一部分,但是至少到现在它还保留了另外一部分。在竞争环境中,人才是至关重要的。 但像Google和其他公司一样,Apple不仅已经并购了深度学习初创公司,还吸引了人工智能方面的人才。但毋庸置疑的是,人工智能的未来不能没有数据

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    腾讯蒋杰:不是大数据的大数据与不是人工智能人工智能

    不过我们意识到,其实在蒋杰的演讲中还包含了一项与大数据有着千丝万缕联系的技术:人工智能。 大数据人工智能赖以实现的基础,而人工智能的境遇也同大数据太像了:一旦某项技术用人工智能实现了,人们就不再叫它人工智能了,以至于我们老是在抱怨为什么都看不到人工智能的成熟应用。 蒋杰的演讲中多次提到深度学习、LSTM等属于人工智能的专有名词,却从不刻意强调它是人工智能的现象也恰好从侧面印证了这一点。 不过虽然大数据人工智能在不断的走下神坛,却并不意味着它们的作用就会变得不重要了,从蒋杰的演讲中我们也可以看到,人工智能在金融领域已经发挥了相当巨大的作用。 或许我们也可以参考这种思路,将人工智能应用到别的它尚未发挥这么大作用的领域中去。 下面是蒋杰的演讲全文: 大家好,我今天给大家分享的题目叫《你的一天,金融大数据》。

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    人工智能数据集-【工业制造篇】

    今天给大家分享人工智能数据集,工业制造相关数据,需要的同学可以下载使用。 1、SeverStal 钢铁表面缺陷数据集 下载地址:SeverStal 钢铁表面缺陷数据集 2、MVTec 工业3D对象检测数据集 (MVTec ITODD) MVTec 工业 3D 对象检测数据集 下载地址:无传感器驱动诊断数据集_帕依提提-人工智能数据集服务平台 4、热轧带钢表面缺陷数据集-东北大学 下载地址:热轧带钢表面缺陷数据集-东北大学_帕依提提-人工智能数据集服务平台 5、氨、乙醛、丙酮 、乙烯、乙醇和甲苯6 种气体数据数据集包括来自六种不同纯气态物质的记录,即氨、乙醛、丙酮、乙烯、乙醇和甲苯,每种物质的剂量范围从 5 到 1000 ppmv。 有关此数据集中考虑的测量记录的气体身份名称、浓度值 和时间分布序列的详细信息。 下载地址:工业制造_公开数据集_帕依提提-人工智能数据集服务平台

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    人工智能简介- 数据收集和增强

    人工智能学习目录 数据收集和增强 ? 数据收集和增强.png

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    人工智能数据科学比赛汇总 2019.3

    全球城市计算AI挑战赛 3月19日 - 4月11日, 2019 // Host by 天池 // Prize: ¥300000 Note: 大赛以“地铁乘客流量预测”为赛题,参赛者可通过分析地铁站的历史刷卡数据 ,预测站点未来的客流量变化,帮助实现更合理的出行路线选择,规避交通堵塞,提前部署站点安保措施等,最终实现用大数据人工智能等技术助力未来城市安全出行。

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    数据人工智能如何结合

    数据是推动当今数字经济的燃料。 大型组织、小型企业和个人越来越依赖数据来执行日常任务。 被称为大数据的海量数据集由人工智能系统分析以提供洞察力。 这些见解可以是趋势、模式或预测。 这就是人工智能的用武之地。它从多个来源获取数据,并准确描绘出您的客户正在寻找什么。 人工智能和大数据已经相互依存,没有另一个就不能工作。 为了让算法得出准确的结论,请确保您运行全面的数据。 大数据人工智能影响商业世界的方式 数据人工智能产生了广泛的影响。 以下是大数据人工智能为商业世界带来的一些好处。 快速提高商业智能。 由于数据人工智能,企业不得不猜测或盲目预测客户需求的时代已经结束。 数据人工智能还可以帮助解决组织的复杂性并提高效率。 未来趋势 数据人工智能将继续在企业和消费者领域发挥更大的作用。 要采用最新技术并建立您的业务以取得成功,您需要注意以下一些趋势。

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    人工智能数据科学比赛汇总 2019.4

    首个全国范围大型人工智能领域竞赛。 竞赛项目涵盖了当前人工智能多媒体信息识别领域的主流应用方向。 挑战赛: 互娱-漫画人脸识别 4月8日 - 6月17日, 2019 // Host by 睡前FUTURE.AI // Prize: 90,000RMB Note: 初赛中,选手需要基于给定的训练数据设计模型 identify the presence of irony in short messages (tweets and news comments) written in Spanish. ---- 国际大数据分析竞赛 IEEE ISI-World Cup 2019 Feb.1st - May.1st 2019 // Host by DC 竞赛 & IEEE ISI 2019 & 深圳人工智能数据科学研究院

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    人工智能,「抛弃」真实数据集?

    这就提出了一个问题:如果有足够好的生成模型,我们还需要数据集吗? 当前,人工智能技术已经应用在我们日常生活中的方方面面,比如人脸识别、语音识别、虚拟数字人等。 而且,使用已有数据生成数据集,也会花费数百万美元。 另外,即使是最好的数据集,也常常包含对模型性能产生负面影响的偏见。 (来源:Pixabay) 研究人员表示,一旦生成模型在真实数据上进行训练,就可以生成几乎与真实数据无法区分的合成数据。 另外,生成模型还可以基于训练数据做进一步拓展。 有效数据的稀缺性,以及采样偏差,已经成为机器学习发展的关键瓶颈。 近年来,为解决这一问题,生成式 AI(Generative AI)成为了人工智能领域的热议话题之一,被业内给予了足够高的期待。 去年底,Gartner 发布了 2022 年重要战略技术趋势,将生成式 AI 称为是「最引人注目和最强大的人工智能技术之一」。

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    人工智能领域下的大数据

    图片伴随着科技的飞速发展,人工智能逐渐进入日常生活的各个方面。而大数据技术的研究和发展,则更推动技术的革新和社会经济的变革。大数据技术的出现背景、发展历程、研究现状以及发展过程中的存在问题是什么? 同时在人工智能领域的大数据技术的发展又有哪些应用场景?让我们一起去探索。大数据的起源和发展随着互联网的广泛运用,云计算时代已经逐渐步入人们的生活,大数据在此背景下应运而生。 大数据技术在人工智能领域的应用大数据技术在人工智能领域的应用广泛,涉及智慧农业、智慧城市、智慧工业等诸多方面[。 图片智慧农业,大数据技术结合人工智能技术,收集海量数据信息进行处理分析,建立起精准农业、农产品流通体系、农业气象预测、农业环境管理等多个系统,推动农业的生产。 伴随着智能化时代的来临,人工智能与大数据技术的结合将是今后大数据发展研究的重要主题。

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