人工智能
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人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能...(more)
人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。
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来自主题:机器学习 · 1天前
时东南外资银行 擅长领域:spark, 大数据, 区块链
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前篇链接:机器学习概念总结笔记(一)机器学习概念总结笔记(二)机器学习概念总结笔记(三) 21)KMeans 聚类分析是一种静态数据分析方法,常被用于机器学习,模式识别,数据挖掘等领域。通常认为,聚类是一种无监督式的机器学习方法,它的过程是这样的:在未知样本类别的情况下,通过计算样本彼此...(more)
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来自主题:人工智能 · 1天前
时东南外资银行 擅长领域:spark, 大数据, 区块链
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摘要 本文展望了人工智能未来一年的发展趋势,希望能给相关从业者一点参考。 从计算上来讲,大数据分析这股潮流并不会像是流星那样转瞬即逝。随着数据量的不断增加,对大数据分析的改进也不会停止。 对于预测分析方面的应用,我们只看到了冰山一角。 一些机构正在使用数据挖掘...(more)
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来自主题:大数据 · 3天前
赵钱孙河南电信 擅长领域:Kubernetes, 容器, Oracle数据库
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大数据,作为一套技术、一种经营战略是相对成熟的。这种成熟带来的好处是更先进的工具、更顺畅的部署和新的商业机会。不利的一面是,如果公司想要在实现数字化转型目标方面取得真正成功,新挑战的出现需要更为明智的策略。 一家公司的数字化改造应该从清晰的趋势和障碍出发,更...(more)
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来自主题:机器学习 · 3天前
时东南外资银行 擅长领域:spark, 大数据, 区块链
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前篇传送门:机器学习概念总结笔记(一)机器学习概念总结笔记(二) 12)分类决策树C4.5 C4.5算法继承了ID3算法的优点,并在以下几方面对ID3算法进行了改进:1) 用信息增益率来选择属性,克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足;2) 在树构造过程中进行剪枝;3) 能够完成...(more)
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来自主题:机器学习 · 4天前
千户余音njiairport 擅长领域:消息队列(rabbit-mq server), 存储, docker
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这篇文章中,我们将介绍如何使用 scikit-learn 来实现用于机器学习的文本数据准备。文章主要介绍了三个 scikit-learn 自带的文本数据量化工具——CountVectorizer、TfidfVectorizer 和 HashingVectorizer。 在使用文本数据来搭建预测模型前,都需要特殊的准备工作。 文本...(more)
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来自主题:数据中心 · 4天前
doc长春理想 擅长领域:网络安全, 数据中心, 信息安全
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IT服务的安全性分为很多层次。例如,安全层包括防火墙、入侵检测和访问控制。基础设施层包括电力、网络及服务器的状态和冷却。但最重要的还是运维层。经验丰富的工作人员能够采用正确的流程,以确保数据中心运行一切正常。人工智能通过简化相应的步骤提高效率,对数据中心运维...
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来自主题:大数据 · 5天前
哈杜普百度 擅长领域:大数据, spark, hbase
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金币5
来自主题:机器学习 · 2017-10-13
姜沫鞋盒新能源 擅长领域:OpenStack, 区块链, 私有云
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A 准确率(accuracy) 分类模型预测准确的比例。在多类别分类中,准确率定义如下: 在二分类中,准确率定义为: 激活函数(Activation function) 一种函数(例如 ReLU 或 Sigmoid),将前一层所有神经元激活值的加权和输入到一个非线性函数中,然后向下一层传递该函数的输出值(典型的非...(more)
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来自主题:招聘 · 2017-10-13
Lancer互联网 擅长领域:Linux, 大数据, 中间件
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Spark研发工程师 任职要求: 计算机、数学或统计学相关专业本科以上学历; 2-3年以上分布式系统研发工作; 精通C++/Java/Scala程序开发(至少一种),熟悉Linux/Unix开发环境; 有分布式系统理论基础和实践经验,熟悉Map-Rduce/实时计算等分布式计算技术,2年以上大规模分布式程序开...(more)
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来自主题:神经网络 · 2017-10-13
刘东东软集团 擅长领域:超融合架构, LinuxONE, 闪存
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人工智能大数据在医院影像pacs的应用当然可以减少误诊率。人工智能大数据在医院影像pacs的应用主要分为两个部分:第一个部分是图像识别,利用CPU的计算能力和图像处理分析GPU处理器对pacs影像进行学习;第二个部分深度学习,是人工智能应用的最核心环节。这两个部分都是基于医学...
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人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能...(more)
人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。
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