搜索:机器学习
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如何高效快速唤醒APP里80%的沉睡用户?
活跃度不到20%,比拉新更难的是唤醒沉睡用户,怎么破?
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是什么让BDP成为更值得你信赖的财富管理品牌?
在当今的大数据时代,如何利用好海量的大数据来为理财服务,是财富管理机构共同思考的问题。
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大数据和人工智能公司Databricks,获1.4亿美元D轮融资
在利用人工智能技术处理和分析大数据方面,只有1%的公司是真的非常成功的。
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海致杨娟:知识图谱是金融机构迈向智能金融的重要台阶
知识图谱技术在金融领域的落地,首先应选择“关系”密度较大的业务领域,企业与企业、个人与个人、个人与企业、账户与账户、账户与产品等,商机与风险存在于各类主体之间的关系的发展与变化之中;其次应选择有新兴数据源带来新的信息点的业务领域,在当今大数据技术极速发展的背景下,互联网数据的采集与解析、金融机构内部非结构化数据的挖掘和利用是两种重要的信息补充方式。
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我是这样用数据驱动运营,全方位提高供应链效率的
虽然线上零售对线下零售造成了很大的冲击,但在零售总额实际比例中,线下零售占比依然高达90%。展望未来,线下零售依然会占领零售行业的重要地位。
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嫌弃Hadoop可能是你的打开方式有问题
关于 Hadoop 所谓的消亡,以及它跌落神坛的报道数不胜数。有很多人放马后炮说,Hadoop 从一开始就没有意义。还有人说“Hadoop 对于小型,临时的工作来说很慢”、“ Hadoop 很难”、“ Hadoop 已经死了,Spark 才是胜者”等等。那么事实真的如此吗?
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一小时建立数据分析平台
优秀的数据分析平台,首先要满足数据查询、统计、多维分析、数据报表等功能。可惜很多分析师,工作的第一年,都是埋葬在SQL语句中,以SQL+Excel的形式完成工作,却用不上高效率的工具。
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使用Tensorflow训练线性回归模型并进行预测
Tensorflow是Google开发的开源机器学习库。本篇文章我们将使用Tensorflow对线性回归模型进行训练,并使用模型对数据进行预测。
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用AI提供社交数据分析服务,Converseon获500万美元A轮融资
Conversus是社交智能技术和咨询领域里的领导者。
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企业的数据中台的价值
在经分的年代,数据仓库推倒重来了几遍,构建了很多的专题项目,经历了上万次取数,制作了成百上千的报表,但在支撑了当初的业务发展的同时,到底给如今的企业留下了多少资产?
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如何用 Python 执行常见的 Excel 和 SQL 任务
数据从业者有许多工具可用于分割数据。有些人使用 Excel,有些人使用SQL,有些人使用Python。对于某些任务,使用 Python 的优点是显而易见的。以更快的速度处理更大的数据集。使用基于 Python 构建的开源机器学习库。你可以轻松导入和导出不同格式的数据。
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用 Apache Spark 和 TensorFlow 进行深度学习
神经网络在过去几年中取得了惊人的进步,现在已成为图像识别和自动翻译领域最先进的技术。
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利用描述性统计在R中更好的理解数据(8个有用的秘诀)
理解数据,首先要观察原始数值并且计算基本的统计量。本文带你探索如何在R中利用描述性统计快速处理数据集,尤其适合用r处理机器学习的初学者。
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无处不在的人工智能:Gartner发布2017年度新兴技术成熟度曲线
2017年7月,Gartner公司发布了年度新兴技术成熟度曲线。Gartner认为,2017年技术成熟度曲线揭示了未来5-10年的三方面技术趋势,一是无处不在的人工智能、二是身临其境的体验、三是数字化平台,这三个方面的汇聚会带来有竞争力的商业生态。
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为什么Python是AI最好的语言,以及如何使它更好(27PPT)
Matthew Honnibal 是悉尼大学一名博士研究生,已经在自然语言处理领域发表数十篇论文。他最著名的是开发了spaCy,这是一个生产就绪的NLP Python包。这个ppt来自 Honnibal 在巴伊兰大学计算机科学系研讨会的演讲,主题是“为什么Python是AI最好的语言(以及如何使它更好)”。