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    硬纪元AI峰会实录 | 图森未来陈默:人工智能技术的商业化起点在B端

    因为客户最希望看到的是直观的成本缩减。 2017年7月9日,由镁客网、振威集团联合主办的“3E‘硬纪元’AI+产业应用创新峰会”在北京国家会议中心盛大开幕。现场200位来自全球AI行业的顶级专家、知名创投机构、创业公司团队和知名媒体齐聚一堂,共谋AI+行业的创新应用,探讨AI的当下与未来。 来自图森未来创始人兼CEO的陈默,在峰会期间进行了主题为《人工智能技术的商业化之路?》的演讲。他表示,人工智能技术的商业化应该优先从B端的服务做起,尤其是替代人力的应用。在企业方面,基于技术或产品辅助所提高的效率是难以估

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    数据科学家/统计学家应该养成哪些好习惯?

    1、永远不要轻信自己的分析结果,多用业务和常识去检验。 很多时候,我们的分析都是含有一些潜在的假设,而在分析过程中被忽略。比如最经典的案例是在1948年,盖洛普错误地预测了杜威能击败杜鲁门而当选总统,原因是多方面的,但是抽样中的潜在不平均是不可否认的!再比如有个人分析结果得到刚毕业的专科的平均薪资比同专业的本科要高,就找一堆理由来说明这个结论。但是领导说这个不符合常识,打回去重新分析。之后发现是因为样本男女比例不均衡导致的。所以,我们不要轻信自己的分析结果,尤其是不能给自己的分析找正向的理由!因为只有你找理

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    【观点】大数据会给很多人新的机会,但也会让一些经典模型黯然失色

    本文是微软亚洲研究院主管研究员 上海交通大学讲座教授郑宇对大数据一些粗浅的看法和认知: 1. 大数据可以消除不同行业之间因为理论差异而带来的鸿沟。不同行业的理论可能差异很大,但在数据层面上可以对话,数据可以共享和交流,数据蕴含的知识可以共有。 2. 大数据可以降低解决方案对行业理论的依赖。即便不具备深厚的行业背景知识,也有可能依靠数据来解决实际问题。 3. 大数据与经典模型并不矛盾。传统的经典模型也是在观测到一些现象(其实就是数据)后,依靠人的经验,用一些简单的方程做一些近似拟合和逼近数据。

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