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首页 > 创业 > 人工智能

  • 基于ELK的大数据平台实践分享
    基于ELK的大数据平台实践分享

    深港财经·2018-07-30

    本文为《基于ELK的大数据平台》的分享。在本次分享中,介绍了数据分类,包括数据采集及数据类型等;然后重点阐述了运维之路,最后进行了告警分析。...

  • 人工智能与大数据开发的12个注意点
    人工智能与大数据开发的12个注意点

    深港财经·2018-07-30

    人工智能是近年来科技发展的重要方向,在大数据时代,对数据采集、挖掘、应用的技术越来越受到瞩目。在人工智能和大数据的开发过程中,有哪些特别需要注意的要点?...

    数据人工智能

  • 糖尿病数据的可视化分析
    糖尿病数据的可视化分析

    深港财经·2018-07-30

    这个项目的灵感来自 Xiao Jia 之前的一个项目。数据集来自 ClinicalTrials gov,一个存储美国和世界各国临床试验数据的网站,资源来自美国国家医学图书馆。...

    行业数据

  • 深度学习的关键:无监督深度学习简介(附Python代码)
    深度学习的关键:无监督深度学习简介(附Python代码)

    深港财经·2018-07-30

    作为数据科学家,我们平时的工作是使用各种机器学习算法从数据中提取可操作的信息。其中大多数是有监督学习问题,因为你已经知道目标函数是什么。给出的数据有很多细节能帮助你实现最终目标。...

    学习数据

  • 百度成立深度学习技术平台部,加大投入专研PaddlePaddle
    百度成立深度学习技术平台部,加大投入专研PaddlePaddle

    深港财经·2018-07-30

    作为人工智能时代的基础,深度学习一直是人工智能最热门的、企业投入最多的研究领域之一。近日,百度宣布成立深度学习技术平台部,汇聚更多的AI科学家和架构师,对当前开源的深度学习框架PaddlePaddle进行研发和推广。...

    百度学习人工智能

  • 三问(why?what?how?)金融领域的机器学习
    三问(why?what?how?)金融领域的机器学习

    深港财经·2018-07-30

    机器学习可能会很有魔力,即使它背后没有魔法。尽管如此,机器学习项目的成功更多地取决于构建高效的基础架构,收集合适的数据集以及应用正确的算法。...

    学习公司数据

  • 百分百数据化后的世界
    百分百数据化后的世界

    深港财经·2018-07-30

    用“虚拟经济”“数字经济”“实体经济”这样二元分立的词语来看待IT、互联网和传统的经济,其实是不对的,显然未来只会有一种经济形式:数字经济。...

    数据互联网人工智能

  • 当 AI 掌握「读心术」:DeepMind AI 已经学会相互理
    当 AI 掌握「读心术」:DeepMind AI 已经学会相互理

    深港财经·2018-07-30

    「心智理论」一直被认为是人工智能无法掌握的能力,然而在 DeepMind 发表的论文《Machine Theory of Mind》中,研究人员提出了一种新型神经网络 ToMnet,其具备理解自己以及周围智能体心理状态的...

  • 全球18家顶级企业数据存储供应商
    全球18家顶级企业数据存储供应商

    深港财经·2018-07-30

    如今,并不缺乏满足企业数据存储需求的供应商。以下18家公司对市场产生了显著的影响。如果企业正在寻找未来的领导者,这18家数据存储初创公司值得关注。...

    公司

  • 容错和高性能如何兼得: Flink创始人谈流计算核心架构演化和现
    容错和高性能如何兼得: Flink创始人谈流计算核心架构演化和现

    深港财经·2018-07-30

    在本文中,我们将深入探讨 Flink 的检查点机制如何工作,以及它如何取代旧架构以实现流容错和恢复。 我们测量 Flink 在各种类型的流媒体应用程序中的性能,并通过在 Apache Storm(一种广泛使用的低延迟流处...

  • Stream从Python切换到Go的原因
    Stream从Python切换到Go的原因

    深港财经·2018-07-30

    Stream最近将其后端核心服务从Python改成了Go。虽然他们的某些模块仍然在使用Python,但是公司已决定从现在开始使用Go来编写对性能要求较高的代码。文中,Stream的CEO兼创始人Thierry Schel...

  • 处理不平衡数据的技巧总结!
    处理不平衡数据的技巧总结!

    深港财经·2018-07-30

    迄今为止 , 解决不平衡分类问题的策略可以分 为两大类 一类是从训练集入手 , 通过改变训练集样本分布 ,降低不平衡程度 另一类是从学习算法入手 , 根据算法在解决不平衡问题时的缺陷 , 适当地修改算法使之适应不平衡...

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北京 2017-11-16 星期四

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