搜索:机器学习
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部门有界,数据无界,大数据需要大胸怀
最近在推进一些跨域的事情,聆听了一些教诲,获得了一些新的感悟,作为大数据管理者,拥有技术是远远不够的,更需要有大胸怀,特此分享于你。 1、 在架构层面,大数据平台要是企业级的 大数据平台从技术层面讲没有太多的秘密,无论有多大的难度,大家都可以从小做起,但平台的定位企业则要想清楚,这是由你决定的,因为这决定了平台的内涵。 比如对于运营商,大数据平台如果没有管理…
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如何成为一名卓越的数据科学家 ——桃树七剑之三:算法调优
算法,是数据科学全部环节中最为神秘的部分。
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周涛:大数据不是万能良方,发挥不出价值就只是一片坟墓
当下一个现象,商业计划书好像不提人工智能不好意思拿出来。其实大数据也是如此,是一个热词,它现在火热的程度甚至超过了产业界实际的贡献。
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坐拥海量数据,社交平台就能“光明正大”地监测用户身心健康吗?
社交平台如果想要扮演道德上的“无害”角色,有很多种方法可以实现。
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从商业智能到智能商业,AI如何帮助我们做商业决策?
历史上看,OR、BI、AI似乎都没能很好地建立起高度可依赖的商业决策支持系统。借助于AI领域的最新进展,三者结合催生了新的商业决策支持模式,即Intelligent Business。
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数据可视化的7个好处
大量研究结果表明人类通过图形获取信息的速度比通过阅读文字获取信息的速度要快很多,那么将数字以可视化的形式展示出来还有其它什么好处,本文详细列举了7种优势。
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2017年6大热门开源项目
2017 年哪些开源项目值得关注?让我们来看看 2017 年的 6 大热门开源项目。
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致力于金融大数据隐私保护,Privitar获1600万美元A轮融资
帮助金融企业在确保其客户隐私信息得到严格保密的前提下,通过大数据分析预测客户行为,将手中的数据增值变现。
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银行如何通过大数据预测并防止用户流失?
用户流失以及用户参与度已经成为大多数银行的一项最重要的议题。
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一个业务化的大数据PaaS平台启示录
DT时代,企业大数据团队能否基于大数据平台给予企业的营销赋能,成为驱动企业转型的关键所在。
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从算法原理,看推荐策略
协同过滤推荐算法基于内容的推荐算法混合推荐算法流行度推荐算法
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大数据+食品安全 : 靶向抽检,高效使用监管资源
“民者,国之根也,诚宜重其食,爱其命。”
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推荐系统主要算法总结及Youtube深度学习推荐算法实例概括
现如今,许多公司使用大数据来做超级相关推荐,并以此来增加收益。在海量推荐算法中,数据科学家需要根据商业限制以及需求来选择最佳算法。为使其简单化,Statsbot 团队为现有的主要推荐系统算法准备了一份概述。
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深度学习可视化工具大盘点
本文主要基于ICML可视化的workshop和查到的相关论文,分享一下提到的一些先进的可视化概念和方法。
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刘德寰:大数据的风险和现存问题
“大数据”无疑是当下的热门术语,提及数据分析必谈大数据,这是对大数据和数据分析的双重误解,面对一个流行概念本身所许诺的前景和它所代表的商业利益,学界应保持高度的真诚和怀疑。